[發明專利]結合運輸設備約束的柔性作業車間智能調度決策方法

有效

• 申請號: 202110280193.0
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN112949077B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 胡耀光;任維波
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06N3/12;G06F111/04;G06F119/12
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 王民盛

1.結合運輸設備約束的柔性作業車間智能調度決策方法，其特征在于：獲取柔性作業車間加工工序、運輸工序和生產資源，構建加工工序集合、運輸工序集合、加工設備集合和運輸設備集合，并確定各個加工設備之間、加工設備與初始工位、加工設備與卸載工位的距離，構建距離矩陣；之后，確定每個加工/運輸工序的可選設備資源，構建各個加工工序的可選加工設備資源集合和工序時間集合以及各個運輸工序的可選運輸設備資源集合；然后以完工時間最小為優化目標，構建考慮運輸設備約束的柔性作業車間智能調度模型，并通過遺傳算法進行求解，得到所有工件的柔性作業調度路線以及在不同加工設備和運輸設備的開始和結束時間；所述的結合運輸設備約束的柔性作業車間智能調度決策方法更加適應現有的生產現狀，可以減少產品生產時間，降低產品生產過程中的生產成本，提高產品生產過程的自動化率，提高生產效率；

所述結合運輸設備約束的柔性作業車間智能調度決策方法包括如下步驟：

步驟一、獲取柔性作業車間加工/搬運工序和生產資源，構建加工工序集合、運輸工序集合、加工設備資源集合和運輸設備資源集合，并確定各個加工設備之間、加工設備與初始工位、加工設備與卸載工位的距離，構建距離矩陣；

步驟1.1：柔性作業車間需要完成n個工件的加工與運輸操作，構建車間工件集合J＝{J₁,J₂,…,J_j,…,J_n}，其中，J_j表示產品第j個工件；

步驟1.2：對于工件J_j，共包括p個加工工序，構建工件J_j的加工工序集合MO_j＝{MO_j1,MO_j2,…,MO_jk,…,MO_jp}，MO_jk表示該工件J_j的第k個加工工序；

步驟1.3：柔性作業車間共有s個加工設備，構建加工設備資源集合其中，M_m表示第m個加工設備，表示第m*個加工設備；

步驟1.4：分別判斷加工設備與加工設備、初始工位、卸載工位之間的距離，構建距離矩陣D

其中，D₀₀表示初始工位與初始工位之間的距離設置為0，D₀₁表示初始工位與加工設備M₁之間的距離，D_0m表示初始工位與加工設備M_m之間的距離，D_0s表示初始工位與加工設備M_s之間的距離，D_0(s+1)表示初始工位與卸載工位之間的距離，表示加工設備M_m和加工設備之間的距離，D_(s+1)0表示卸載工位與初始工位之間的距離，D_(s+1)1表示卸載工位與加工設備M₁之間的距離，D_(s+1)m表示卸載工位與加工設備M_m之間的距離，D_(s+1)s表示卸載工位與加工設備M_s之間的距離，D_(s+1)(s+1)表示卸載工位與卸載工位之間的距離；

步驟1.5：對于工件J_j，共包括p+1個運輸工序，構建工件J_j的運輸工序集合RO_j＝{RO_j1,RO_j2,…,RO_jl,…,RO_jp+1}，其中RO_j1表示從初始工位到該工件J_j第一個加工設備的運輸工序，O_j2表示該工件J_j在第一個加工設備到該工件J_j第二個加工設備的運輸工序，以此類推，RO_jl表示該工件J_j的在第(l-1)個加工設備到該工件J_j第l個加工設備的運輸工序，RO_j(p+1)表示該工件J_j在最后一個加工設備到該工件卸載工位的運輸工序；

步驟1.6：柔性作業車間共有w個運輸設備，構建運輸設備資源集合R＝{R₁,R₂,R₃,…，R_r，…，R_w}，其中R_r表示第r個運輸設備；

步驟二：根據步驟一構建的加工工序集合、運輸工序集合、加工設備資源集合和運輸設備資源集合，確定每個加工/運輸工序的可選設備資源，確定各個加工工序的可選加工設備資源集合和加工工序時間集合以及運輸工序的可選運輸設備資源集合；

步驟2.1：根據步驟一構建的加工工序集合和加工設備資源集合，確定加工工序MO_jk的可選加工設備資源集合M_jk＝{…，M_m，…}；

步驟2.2：根據2.1構建的加工工序MO_jk的可選加工設備資源集合M_jk，確定加工工序在各個可選加工設備上的加工工序時間集合為T_jk＝{…，T_jkm，…}，其中，T_jkm表示加工工序MO_jk在加工設備M_m上的加工時間；

步驟2.3：根據步驟一構建的運輸工序集合和運輸設備資源集合，確定運輸工序的可選運輸設備資源集合R_jl＝{…，R_r，…}；

步驟三：根據步驟一構建的加工工序集合和運輸工序集合與步驟二建立的各個加工工序的可選加工設備資源集合和加工工序時間集合以及可選運輸設備資源集合，優化目標為完工時間最小，構建考慮運輸設備約束的柔性作業車間智能調度模型，并通過遺傳算法進行求解，得到所有工件的柔性作業調度路線，以及在不同加工設備和運輸設備的開始和結束時間；

步驟3.1：根據加工工序集合MO_j、運輸工序集合RO_j與各個加工工序的可選加工設備資源集合M_jk和加工工序時間集合T_jk以及可選運輸設備資源集合R_jl，優化目標為完工時間最小min(C_max)，構建考慮運輸設備約束的柔性作業車間智能調度模型如下：

目標函數：

minf＝minC_max

約束條件：

TC_j＝max TC_jlr

MS_j1m≥D_0m/v

TT_j(p+1)r＝D_m(s+1)/v

其中，j表示工件的編號，k表示工件的加工工序的編號，l表示工件的運輸工序的編號，m和m*表示加工設備的編號，r和r*表示運輸設備的編號，MO_jk表示工件J_j的第k個加工工序，MO_jkm表示工件J_j的第k個加工工序在加工設備M_m上加工，RO_jl表示工件J_j的第l個運輸工序，RO_jlr表示工件J_j的第l個運輸工序在運輸設備R_r上運輸，表示加工設備M_m與加工設備之間的距離，D_0m表示加工設備M_m和初始工位的距離，D_m(s+1)表示加工設備M_m和卸載工位的距離，v表示運輸設備的速度，L和W表示正數，C_j表示工件J_j的完工時間，C_max表示所有工件的完工時間，MS_j1m表示工件Jj的第1個加工工序的開始時間，TT_jlr表示運輸設備R_r上工件J_j的第l個運輸工序的運輸時間，TT_j(p+1)r表示運輸設備R_r上工件J_j的第(p+1)個運輸工序的運輸時間，MC_jkm表示加工設備M_m上工件J_j的第k個加工工序的完工時間，TC_jlr表示運輸設備R_r上工件J_j的第l個運輸工序的完工時間，x_jkm表示加工工序MO_jk在設備M_m上加工則為1，否則為0，x_j(k+1)m表示加工工序MO_j(k+1)在設備上加工則為1，否則為0，MS_jkm表示加工設備M_m上工件J_j的第k個加工工序的開始時間，表示加工設備上工件J_j的第(k+1)個加工工序的開始時間，MT_jkm表示工件Jj的第k個加工工序的加工時間，表示運輸設備上工件J_j的第(l+1)個運輸工序的開始時間；

步驟3.2：根據步驟3.1構建的集成決策模型，通過遺傳算法進行求解，得到所有工件的柔性作業調度路線，包括在不同加工設備和運輸設備的開始和結束時間。