[發(fā)明專利]基于改進教學優(yōu)化算法的熔煉車間調(diào)度方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011086086.6
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112396214B
• 公開（公告）日: 2023-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孔敏;張廷龍;楊康;方昶;史后波;郭倩
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽師范大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/04
• 代理公司: 北京久誠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 余罡

本發(fā)明提供了一種基于改進教學優(yōu)化算法的熔煉車間調(diào)度方法和系統(tǒng)，涉及車間調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出了考慮原材料動態(tài)到達時間的能效平衡優(yōu)化模型，為求解這一模型，創(chuàng)新了原有的教學優(yōu)化算法，分別進行了班級初始化、教學環(huán)節(jié)、自適應(yīng)學習環(huán)節(jié)以及伯努利自學習環(huán)節(jié)等方面的改進與創(chuàng)新，結(jié)合模型本身的結(jié)構(gòu)特性，將上述局部創(chuàng)新子過程納入改進的教學優(yōu)化算法的框架之下，改進后的算法能夠更為客觀地描述教學環(huán)節(jié)，自適應(yīng)地在算法后期調(diào)整班級學生的學習步長，提升班級學生個體的自學習能力，可以在合理的求解時間內(nèi)求解上述能效平衡優(yōu)化模型的近似最優(yōu)解，給企業(yè)的生產(chǎn)實際提供一定的理論指導與支撐。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及車間調(diào)度優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進教學優(yōu)化算法的熔煉車間調(diào)度方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在高端裝備精密鑄造生產(chǎn)線中(如精密航空零部件、重型裝備結(jié)構(gòu)件等)，一般金屬如鋁、鐵及部分稀土元素的原材料可能無法在生產(chǎn)周期之初就全部準備完成。在大多數(shù)情況下，原材料可能會在不同的時刻到達熔煉車間。通過物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)，原材料的動態(tài)到達時間會在生產(chǎn)周期之初就被車間管理系統(tǒng)知曉。與此同時，銷售系統(tǒng)也會向車間管理系統(tǒng)提供熔煉工件訂單的交貨時間。熔煉車間作業(yè)是整個高端裝備精密鑄造過程能源消耗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，具備能耗周期長、能耗組成復雜、以及能耗總量巨大等典型特征。降低熔煉車間作業(yè)的能源消耗水平能夠有效地降低熔模鑄造生產(chǎn)線的能耗成本。熔煉車間作業(yè)圍繞各類熔煉爐開展，熔煉爐的作業(yè)流程一般分為預(yù)熱、振動給料、熔煉、精煉、澆鑄、冷卻等步驟。通過對具體的熔煉溫度曲線分析后，可發(fā)現(xiàn)在澆鑄完成之后，爐內(nèi)仍然保持一定的溫度并在一段時間冷卻后降至初始溫度。如何解決熔煉車間作業(yè)中面向節(jié)能的生產(chǎn)調(diào)度問題是亟需解決的問題。

現(xiàn)有的面向節(jié)能的生產(chǎn)調(diào)度問題主要利用機器關(guān)閉和重啟策略減少生產(chǎn)過程空閑時段的能耗，未考慮到高端裝備精密熔模鑄造過程可能存在的余熱利用現(xiàn)象，難以利用現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行有效的能效平衡優(yōu)化管理。

本發(fā)明專利旨在給出求解帶有原材料動態(tài)到達時間和機器休眠策略情形下精密熔爐鑄造能效平衡優(yōu)化問題的改進教學優(yōu)化算法。已有的教學優(yōu)化算法的步驟為：

(1)初始化學生的數(shù)目及學科的數(shù)目；

(2)隨機初始化學生個體各個學科的成績信息并計算各個學生個體的綜合成績；

(3)將擁有最好綜合成績的學生作為教師并將擁有平均成績的學生個體設(shè)置成均等學生個體；

(4)利用均等學生個體以及教師個體信息對各個學生個體開展教學環(huán)節(jié)的迭代；

(5)利用課堂內(nèi)其它任一學生個體信息對各個學生個體開展學習環(huán)節(jié)的迭代；

(6)更新教師和均等學生各科成績和綜合成績；

(7)判斷是否滿足迭代條件，滿足則轉(zhuǎn)步驟(4)，否則停止迭代，輸出當前最優(yōu)解。

現(xiàn)有的教學優(yōu)化在隨機化初始種群、教學環(huán)節(jié)、學習環(huán)節(jié)等方面存在的不足之處，導致搜索效率較低，且不能很好的平衡算法種群的多樣性和收斂性之間的關(guān)系。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術(shù)問題

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于改進教學優(yōu)化算法的熔煉車間調(diào)度方法和系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有調(diào)度算法無法利用到高端裝備精密熔模鑄造過程可能存在的余熱的問題。

(二)技術(shù)方案

為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：

第一方面，提供了一種基于改進教學優(yōu)化算法的熔煉車間調(diào)度方法，該方法包括：

S1、獲取調(diào)度信息；設(shè)定總迭代次數(shù)，初始化迭代次數(shù)it＝0；