[發明專利]基于分解的多目標優化算法的生產線在線動態調度方法

在審

• 申請號: 202010645110.9
• 申請日: 2020-07-07
• 公開（公告）號: CN111861167A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 楊東升;周賢鈺;楊之樂;周博文
• 申請（專利權）人: 東北大學;中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李在川

1.一種基于分解的多目標優化算法的生產線在線動態調度方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：進行車間信息的初始化；

讀取初始時刻車間的輸入信息，包括每項工件的工序數、釋放時間、交貨期、每道工序所對應的機器集合、每道工序在對應加工機器上的加工時間、車間的固定功率、零件的傳輸功率、每臺機器的加工功率和固定功率；輸入多目標優化算法參數，初始化權重向量；

步驟2：建立車間優化模型；

將初始調度時刻視為初始調度點t₀，將緊急動態事件發生的時刻視為重調度點t_r，其中r為大于等于1的正整數；設置周期性調度的時間間隔；其約束條件包括機器加工約束和工件加工約束；

步驟3：使用車間優化模型進行基于分解的多目標優化；

在初始調度時刻t₀使用基于分解的多目標優化算法，最小化最大完工時間、總拖期、機器的總負載和能量消耗，預先產生一組Pareto非支配解；在算法優化過程中，有兩個種群，pro_matrix中每個個體向量代表所有工件的工序，工件號出現第幾次表示工件的第幾道工序，mac_matrix中每個個體向量與pro_matrix中向量一一對應，代表加工相應工序的機器；在由父代生成子代的過程中，采用基于工序向量和機器向量的模擬二進制交叉和多項式變異；

步驟4：使用基于分解的多目標優化算法的混合驅動再調度方式進行車間在線動態調度；

在每個重調度點或在每個周期性調度點采用基于分解的多目標優化算法的混合驅動再調度方式，更新車間當前的屬性，包括正常工作的機器及其上正在加工的工序、所有工件未加工的工序、新下達的工件和所有工序分配的機器集合；在車間運行過程中，為每種緊急事件預設解決方案，同時考慮空閑時間是否插入工件加工和傳輸時間來進行約束，若可以插入，將該工件的相應工序插入到該空隙進行加工，若不能插入，則按機器加工的先后順序加工此道工序，以此來提高調度方案的效率；生成的調度方案作為新的調度方案用于整個車間的調度，直到有新的緊急事件，則再次用基于分解的多目標優化算法進行優化調度，若沒有緊急事件的干擾，采用周期性再調度每隔一段時間對調度窗口進行更新。

2.根據權利要求1所述的基于分解的多目標優化算法的生產線在線動態調度方法，其特征在于：步驟2中所述緊急動態事件包括新的工件下達、機器故障以及故障機器重新工作。