[發明專利]一種基于混合螢火蟲算法的全流程排產與優化方法

有效

• 申請號: 201810344480.1
• 申請日: 2018-04-17
• 公開（公告）號: CN108665092B
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 朱云龍;呂賜興
• 申請（專利權）人: 東莞理工學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06N3/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發明公開了一種基于混合螢火蟲算法的全流程排產與優化方法，包括以下步驟：S1：收集生產數據，所述的生產數據包括銷售訂單、產品數據、工藝流程、每個分廠的庫存數據、每個分廠的設備能力和每個分廠的停機數據；S2：通過生產數據制定生產計劃；S3：設置約束模型，所述的約束模型用于對生產計劃進行調整；S4：利用混合螢火蟲算法對約束模型進行求解，得到在約束模型下關于生產計劃的最優解；S5：根據生產計劃的最優解更新生產計劃，并執行更新后的生產計劃。本發明提高了生產計劃編制的效率；基于螢火蟲算法的仿生智能算法用于優化模型實現簡易，具有較強的全局搜索能力，收斂速度快，解的精度高，提高了鋁合金生產線上設備整體利用率。

技術領域

本發明涉及生產線的排產與優化方法領域，更具體地，涉及一種基于混合螢火蟲算法的全流程排產與優化方法。

背景技術

隨著市場環境的動態變化，鋁合金產品生產需求的隨機性和不確定性是必然的，其大多數訂單呈現多品種、小批量等特點，使得鋁加工企業在一個計劃周期內對多達幾十種產品進行提料與排產，這對鋁加工企業生產部門的計劃制定提出了很高的要求。目前，多數鋁加工生產企業管理與排產的智能化程度不高，生產計劃完全由人工編制，排產質量依賴于排產人員的經驗，缺乏準確性與科學性；排產人員在編制計劃時既要考慮新接訂單的提料又要顧及消化車間余料，還要考慮提高設備利用率、降低生產能耗，特別是針對具有熔鑄-熱軋-冷軋的全流程鋁加工企業，多個車間之間的提料與編制計劃通過例會、口頭傳達等形式，費時費力，成本高。人工提料與編制計劃的效率與質量嚴重制約企業管理水平的提高。

優化生產計劃是生產管理中的關鍵部分。傳統的運籌學方法雖然從理論上能求得最優解，但計算需耗費大量時間，且要求條件較多，在實際問題上難以應用。基于規則的啟發式算法具有簡單高效、實時性強和靈活多變等優點，但它在大規模問題上解的質量不高，并且結果對生產條件和特殊要求較為依賴，難以得到全局優化結果。基于生物智能的啟發式進化算法不依賴于目標函數的梯度信息，適合于處理傳統搜索方法解決不了的復雜問題和非線性問題，具有較快的收斂速度和較高的求解精度。混合螢火蟲算法是一種優化效果較好的仿生智能算法，能夠根據問題的維度和變量范圍動態變化，調節距離縮放比例以使吸引因子一直保持在合理的范圍內；對隨機因子，采取了線性下降的方式，在算法的初期，較大的隨機因子保證其全局探索能力，算法的后期，較小的隨機擾動保證算法的局部開發能力和收斂性,具備較好的尋優性能，在解決大規模優化問題上有很好的應用前景。如何應用混合螢火蟲算法求解實際的生產計劃問題具有重要的應用價值。

發明內容

本發明克服了傳統的運籌學方法的技術缺陷，提供了一種新的基于混合螢火蟲算法的全流程排產與優化方法。本發明使各個生產分廠間的排產能夠自動化，提高了生產計劃編制的效率；基于螢火蟲算法的仿生智能算法用于優化模型實現簡易，具有較強的全局搜索能力，收斂速度快，解的精度高，提高了鋁合金生產線上設備整體利用率。

為解決上述技術問題，本發明的技術方案如下：

一種基于混合螢火蟲算法的全流程排產與優化方法，包括以下步驟：

S1：收集生產數據，所述的生產數據包括銷售訂單、產品數據、工藝流程、每個分廠的庫存數據、每個分廠的設備能力和每個分廠的停機數據；

S2：通過生產數據制定生產計劃；

S3：設置約束模型，所述的約束模型用于對生產計劃進行調整；

S4：利用混合螢火蟲算法對約束模型進行求解，得到在約束模型下關于生產計劃的最優解；

S5：根據生產計劃的最優解更新生產計劃，并執行更新后的生產計劃。

在一種優選的方案中，所述的S2包括如下流程：

S2.1：刪除的所有銷售訂單下所有計劃狀態的生產訂單，并釋放對應的庫存分配；

S2.2：對當前分廠進行初始化設置；