[發(fā)明專利]一種共融AGV的柔性作業(yè)車間調(diào)度方法

在審

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• 申請日: 2018-12-27
• 公開（公告）號: CN111382915A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡毅;于東;李廣博;程世威;張曦陽;吳迪;于皓宇
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽高精數(shù)控智能技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/00
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標(biāo)代理有限公司 21002
• 代理人: 李巨智

本發(fā)明涉及一種共融AGV的柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，建立含有AGV搬運的柔性作業(yè)調(diào)度數(shù)學(xué)模型；對參數(shù)進行初始化，對種群中的每個個體進行編碼，生成編碼序列；通過交叉、變異和序列值交換，得到每個個體的鄰域編碼，如果個體鄰域編碼的適應(yīng)度值小于變異后種群中個體的適應(yīng)度值，則將該個體鄰域編碼替換對應(yīng)的變異后種群中的個體。本發(fā)明使用工序、機器、AGV序列三層編碼策略，可以有效地映射工件、加工機器、以及AGV的關(guān)系；自適應(yīng)權(quán)重因子動態(tài)調(diào)整交叉和變異概率，具有較好的穩(wěn)定性；對引入了基于移動和交換工序策略的變鄰域搜索局部搜索能力強。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車間作業(yè)調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種共融AGV的柔性作業(yè)車間調(diào)度方法。

背景技術(shù)

隨著“中國制造2025”戰(zhàn)略的推進，數(shù)字化車間設(shè)備逐漸實現(xiàn)互聯(lián)互通，AGV以其靈活、智能的特點廣泛的應(yīng)用于車間物料搬運中，傳統(tǒng)的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題(Flexiblejob shop schedulingproblem,FJSP)的算法研究沒有考慮物料搬運時間，在離散制造生產(chǎn)車間中，實現(xiàn)AGV協(xié)同生產(chǎn)作業(yè)集成調(diào)度，可以有效的提高生產(chǎn)效率降低成本。AGV與柔性作業(yè)車間共融調(diào)度問題不僅需要考慮加工的工序以及加工機器的選擇，還要考慮加工物料在機器之間的搬運成本以及AGV的選擇，是典型組合優(yōu)化問題的加強版，不可能精確求解多項式時間最優(yōu)解。近年來使用智能算法求解該類問題成為主流解決方案，遺傳算法以強大的全局搜索能力和種群并行搜索能力成為研究調(diào)度問題的基石，粒子群算法、模擬退火算法、鄰域搜索等發(fā)算法也被諸多學(xué)者研究改進并取得了良好的效果。

遺傳算法通過交叉、變異、選擇等操作可以不斷優(yōu)化解的性能，具有較強的全局搜索能力，但實際應(yīng)用中，遺傳算法的各項參數(shù)設(shè)置往往依賴于經(jīng)驗，而且一般情況下不能保證算法收斂到全局最優(yōu)解，算法的適用領(lǐng)域有一定的局限性，遺傳算法存在容易陷入局部最優(yōu)解、局部搜索效率低等問題。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種共融AGV的柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，解決遺傳算法的容易陷入局部最優(yōu)解、局部搜索效率低的問題。

本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是：

一種共融AGV的柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，包括以下步驟：

步驟1：建立含有AGV搬運的柔性作業(yè)調(diào)度數(shù)學(xué)模型；

步驟2：對參數(shù)進行初始化，對種群中的每個個體進行編碼，生成編碼序列；

步驟3：任意選取兩個個體，將其編碼序列進行交叉，直至選取的個體數(shù)量達到種群中個體數(shù)量，得到交叉后的種群；

步驟4：根據(jù)初始變異概率，對交叉后的種群中的個體進行變異操作，得到變異后的種群；

步驟5：求解出變異后種群中每個個體的關(guān)鍵工序集，將每個個體的關(guān)鍵工序集的最后兩個序列值進行交換，得到每個個體的鄰域編碼；

步驟6：通過目標(biāo)評價函數(shù)計算出變異后種群中個體的適應(yīng)度值與個體鄰域編碼的適應(yīng)度值，并將二者進行比較，如果個體鄰域編碼的適應(yīng)度值小于變異后種群中個體的適應(yīng)度值，則將該個體鄰域編碼替換對應(yīng)的變異后種群中的個體，遍歷整個變異后的種群。

所述含有AGV搬運的柔性作業(yè)調(diào)度數(shù)學(xué)模型為：

J_j:{J₁,J₂,......,J_n}

M_i:{M₀,M₁,M₂,......,M_m}

A_d:{A₁,A₂,......,A_W}