[發明專利]一種基于工人操作經驗的柔性作業車間調度方法及裝置

有效

• 申請號: 201911345123.8
• 申請日: 2019-12-24
• 公開（公告）號: CN111123869B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 王愛民;趙子今;葛艷;楊亞聰
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;安利霞

本發明提供了一種基于工人操作經驗的柔性作業車間調度方法及裝置，其中方法包括：根據遺傳算法對初始種群進行預設交叉處理，并根據加工設備的瓶頸程度以及工人對加工設備的操作經驗得到每一種群個體的適應度，根據所述適應度得到遺傳算法的較優解，并當遺傳算法迭代次數等于第一閾值時，根據所較優解更新蟻群算法的信息素，并根據蟻群算法得到局部最優解，當整體迭代次數等于第二閾值時，從局部最優解中確定全局最優解，并根據全局最優解進行調度。本發明的方案在對柔性作業車間進行調度時，不僅基于加工設備資源的約束，還根據工人資源的約束，通過工人的操作經驗進行調度的確定，有利于保證對實際生產的準確指導，提高產品質量和生產效率。

技術領域

本發明涉及車間調度技術領域，特別涉及一種基于工人操作經驗的柔性作業車間調度方法。

背景技術

柔性作業車間調度問題(Flexible job shop scheduling problem，簡稱FJSP)是作業車間調度問題(Job shop scheduling problem，簡稱JSP)的擴展，在現代制造業中被廣泛研究。傳統FJSP包括兩個子問題：設備分配和工序排序。設備分配問題為每一道工序分配一臺加工設備；工序排序問題調度所有設備上的工序以獲得更加柔性和高質量的調度解。

傳統的FJSP只涉及設備資源，工序的安排只與設備的加工能力和設備是否空閑有關。但是，實際生產中，工序的加工不只涉及設備資源，還涉及加工人員資源。加工人員資源與設備資源類似，都具有固定的加工能力，每道序的加工人員必須在其可選加工人員范圍內。只有當工序的可選加工設備資源和可選加工人員資源中均存在空閑資源時，該工序才可被加工。

與設備資源相同，即使是具有相同能力的加工人員也會因為個體的差異，具有不同的加工效率。不同的加工人員，利用相同的設備，加工同一道序時同時，其加工工時不同。同樣，相同的加工人員，利用不同的加工設備，加工同一道序時，加工工時也會有差異。另外，在實際生產過程中，加工人員可以積攢加工經驗，隨著加工人員與某個設備的合作次數的增加，其加工過程會越來越熟練，相應的工時會縮短。同樣，若某個加工人員長時間不操作某個設備，其相應的經驗會減弱。

綜上，如何在傳統的柔性作業車間調度問題中增加考慮工人資源以及工人經驗對工序加工時間的影響，并完成每一道工序的設備分配以及工人安排，以獲得最小化的工件最大完工時間，已成為實際生產中迫切需要解決的問題。

發明內容

本發明實施例要達到的技術目的是提供一種基于工人操作經驗的柔性作業車間調度方法及裝置，用以解決傳統FJSP只考慮設備資源，無法在考慮工人資源以及工人經驗對工序加工時間的影響時，得到最優的排產方案的問題。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供了一種基于工人操作經驗的柔性作業車間調度方法，包括：

步驟S1：對具有第一預設數量種群個體的初始種群進行預設的交叉操作得到多個子個體，并根據子個體和初始種群得到具有第二預設數量的種群個體的第一過渡種群；

步驟S2：根據每一工人對每一加工設備的操作經驗和每一加工設備的瓶頸程度，在每一種群個體中依次確定每一工序所對應的加工設備和工人，并得到每一種群個體的適應度值；

步驟S3：根據每一種群個體的適應度值，從低到高依次選取第一預設數量的種群個體作為第二過渡種群，并從第二過渡種群中，根據每一種群個體的適應度值，從低到高依次選取第三預設數量的種群個體作為較優解，且將遺傳算法迭代次數加1；

步驟S4：判斷遺傳算法迭代次數是否等于預設的第一閾值時，若是，則執行步驟S5，否則將第二過渡種群作為初始種群并返回步驟S1繼續執行；

步驟S5：根據較優解更新蟻群算法的信息素；

步驟S6：根據蟻群算法進行局部尋優處處理，得到一種群個體確定為局部最優解，并將整體迭代次數加1；