[發明專利]基于改進遺傳算法的高端裝備流水線生產調度方法

有效

• 申請號: 201810231515.0
• 申請日: 2018-03-20
• 公開（公告）號: CN108460463B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 劉心報;魏占慧;裴軍;陸少軍;孔敏
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06N3/12
• 分類號: G06N3/12;G06N3/00;G05B19/418
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 王瑩;余罡

本發明提供了一種基于改進遺傳算法的高端裝備流水線生產調度方法。該方法包括：基于初始參數產生第一種群；基于所述第一種群中每條染色體，計算所述染色體的適應度值，以確定最優解；獲取迭代次數，并對比所述迭代次數和迭代閾值；若所述迭代次數小于所述迭代閾值，則利用預設算法對所述第一種群進行迭代，以確定第二種群以及所述第二種群中每條染色體的最優解；若所述迭代次數大于或等于所述迭代閾值，則輸出所述最優解。可見，本實施例中研究每道工藝中多臺機器的流水線生產調度問題，求得該問題的近似最優解，從而最大限度的節約生產資源，減少加工時間，提高生產效率，提升企業的核心競爭力。

技術領域

本發明涉及生產調度技術領域，尤其涉及一種基于改進遺傳算法的高端裝備流水線生產調度方法。

背景技術

流水線調度問題是一類典型的生產調度問題，廣泛存在于船舶及海洋工程裝備、軌道交通裝備、航空航天裝備、智能制造裝備等高端裝備制造的生產加工過程中。在流水線調度過程中，需要把待加工工件分配到不同機器上生產，每一個工件都必須依次經過相同的工序，調度任務是確定不同工件在機器上的分配情況以及分配在同一臺機器上的工件的加工順序。

隨著生產復雜性和資源緊迫性不斷提升，調度問題的優化目標也日趨多元化，主要包括最小化制造跨度時間、最小化加工成本、最小化人力資源成本等。由于存在對特定的生產工序順序的限制，流水線生產調度問題比一般的生產調度問題更復雜。實際應用中，為了提高生產效率，一個工序中可能會存在多臺機器，這些機器同時對工件進行加工。即在同一個工序中，額外需要為待加工工件分配機器的情況，導致實際的生產調度比傳統的流水線生產調度更復雜。

另外，相關技術中證明，若流水線生產調度過程中包含三臺以上機器，那么該生產調度過程屬于NP-Hard問題，由于NP-Hard問題的復雜度比較高，相關技術中的解決方式為采用元啟發式算法，對特定情況進行具體分析和研究，從而在合理的時間內求得近似最優解。例如，有學者利用粒子群算法、遺傳算法和模擬退火算法的混合算法解決傳統的流水線生產調度問題。在解決中間存儲空間有限的置換流水線調度問題時，有學者提出了基于LOV規則的混合差分進化算法，實驗結果體現了算法良好的收斂效果和魯棒性。然而在某些特定的問題中遺傳算法存在著收斂速度慢、易陷入局部最優的不足之處。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明提供了一種基于改進遺傳算法的高端裝備流水線生產調度方法，用于解決相關技術中存在的技術問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于改進遺傳算法的高端裝備流水線生產調度方法，所述方法包括：

基于初始參數產生第一種群；

基于所述第一種群中每條染色體，計算所述染色體的適應度值，以確定最優解；

獲取迭代次數，并對比所述迭代次數和迭代閾值；

若所述迭代次數小于所述迭代閾值，則利用預設算法對所述第一種群進行迭代，以確定第二種群以及所述第二種群中每條染色體的最優解；

若所述迭代次數大于或等于所述迭代閾值，則輸出所述最優解。

可選地，利用預設算法對所述第一種群進行迭代包括：

執行選擇算子，從所述第一種群中選擇第一數量條染色體形成選擇種群并確定所述選擇種群中適應度值最大的染色體，所述第一種群中的其他染色體形成剩余種群；

對所述選擇種群執行交叉算子，更新所述選擇種群；

對所述選擇種群執行變異算子，更新所述選擇種群；

對所述選擇種群執行路徑重連算子，更新所述選擇種群；

集合所述剩余種群中挑選出的第二數量條染色體、所述選擇種群中適應度值最大的染色體和最后更新的選擇種群，形成第二種群；