[發(fā)明專利]一種基于多目標的分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度方法

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• 申請日: 2021-06-30
• 公開（公告）號: CN113359646A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張聞強;郭菁慧;楊衛(wèi)東;許德剛;梁義濤;朱春華;魏蔚;劉剛;李智;李濱
• 申請（專利權(quán)）人: 河南工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 鄭州睿信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41119
• 代理人: 史萌楊

1.一種基于多目標的分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)根據(jù)車間加工信息，建立以最大完工時間最小和總機器延遲時間最小為目標的多目標分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度模型；其中，所述最大完工時間是第一目標，為所有車間的機器中最后完成時間最大的數(shù)值，總機器延遲時間是第二目標，為所有車間中所有空閑時間段的和；而且，采用編碼方式來表達所述多目標分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度模型的約束條件，并采用與編碼相應(yīng)的解碼方式來得到調(diào)度序列；

所述編碼方式為：構(gòu)建三個決策向量，分別為OA決策向量、MS決策向量和FS決策向量；所述OA決策向量用于決定每個工序的加工順序，且編碼內(nèi)容為依據(jù)加工順序設(shè)置的工件序號，工件序號根據(jù)該工件的工序數(shù)量重復(fù)出現(xiàn)；所述MS決策向量用于決定工序的加工機器，且包括與工序總個數(shù)相同數(shù)量的MS權(quán)值子序列，一個工序?qū)?yīng)一個MS權(quán)值子序列，每個MS權(quán)值子序列的長度為所有車間中機器最多的車間所包括的機器總臺數(shù)，MS權(quán)值子序列的編碼內(nèi)容為某一工序分配至某一機器進行加工的權(quán)值；所述FS決策向量用于決定工件的加工車間，且包括與工件總個數(shù)相同數(shù)量的FS權(quán)值子序列，一個工件對應(yīng)一個FS權(quán)值子序列，每個FS權(quán)值子序列的長度為車間總個數(shù)，F(xiàn)S權(quán)值子序列的具體編碼內(nèi)容為某一工件分配至某一車間進行加工的權(quán)值；

所述解碼方式為：①讀取OA決策向量中的一位，并根據(jù)該位的內(nèi)容以及該位內(nèi)容是第幾次出現(xiàn)確定是哪一個工件以及哪一個工序；②依據(jù)確定的工件讀取FS決策向量中與該工件對應(yīng)的FS權(quán)值子序列，并根據(jù)FS權(quán)值子序列中的權(quán)值大小選擇相應(yīng)的車間；接著依據(jù)確定的工序讀取MS決策向量中與該工序?qū)?yīng)的MS權(quán)值子序列，并根據(jù)MS權(quán)值子序列中的權(quán)值大小選擇相應(yīng)的機器；③重復(fù)步驟①～②以將OA決策向量中的每一位讀取完畢，從而得到一個調(diào)度序列；

2)隨機生成N個調(diào)度序列作為初始粒子群，并將初始粒子群作為當代粒子群，且N＞1；

3)根據(jù)當代粒子群的適應(yīng)度函數(shù)，計算各個粒子的適應(yīng)度函數(shù)值，更新各個粒子的局部最優(yōu)和全局最優(yōu)；根據(jù)各個粒子的局部最優(yōu)和全局最優(yōu)，更新粒子的位置和速度，得到下一代粒子；

4)將下一代粒子合成為下一代粒子群，判斷下一代粒子群是否滿足迭代終止條件，若不滿足，則將下一代粒子群作為當代粒子群，重復(fù)步驟3)～步驟4)，直至滿足迭代終止條件，將最終得到的粒子群的全局最優(yōu)作為最優(yōu)調(diào)度序列。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多目標的分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，其特征在于，步驟3)中，在更新各個粒子的局部最優(yōu)和全局最優(yōu)時，將當代粒子群劃分為三個子種群，并根據(jù)各個子種群的適應(yīng)度函數(shù)計算各個粒子的適應(yīng)度值；

所述三個子種群分別為第一目標子種群、PDDR子種群和第二目標子種群；第一目標子種群的適應(yīng)度函數(shù)為第一目標，第二目標子種群的適應(yīng)度函數(shù)為第二目標，PDDR子種群的適應(yīng)度函數(shù)為PDDR-FF指標；且三個子種群按照如下方式劃分：

a)計算當代粒子群中所有粒子的PDDR-FF指標值并排序；

b)根據(jù)PDDR子種群規(guī)模從當代粒子群中挑選出PDDR-FF指標值較小的粒子放入PDDR子種群中；

c)從剩余的粒子中挑選出PDDR-FF指標值前四大的四個粒子；計算四個粒子中PDDR-FF指標值最大和次大的兩個粒子的第一目標值，將這兩個粒子中第一目標值較小的粒子放入第一目標子種群中，另一個粒子放入第二目標子種群中；計算四個粒子中PDDR-FF指標值最小和次小的兩個粒子的第二目標值，將這兩個粒子中第二目標值較小的粒子放入第二目標子種群中，另一個粒子放入第一目標子種群中；按照步驟c)的方法繼續(xù)循環(huán)處理直至將所有剩余的粒子處理完畢。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多目標的分布式柔性作業(yè)車間調(diào)度方法，其特征在于，粒子的局部最優(yōu)中僅有一個調(diào)度序列，且粒子的局部最優(yōu)采用如下方式進行更新：

若粒子為第一目標子種群中的粒子，如果該粒子的第一目標函數(shù)值優(yōu)于該粒子局部最優(yōu)的第一目標函數(shù)值，則更新該粒子的局部最優(yōu)；

若粒子為第二目標子種群中的粒子，如果該粒子的第二目標函數(shù)值優(yōu)于該粒子局部最優(yōu)的第二目標函數(shù)值，則更新該粒子的局部最優(yōu)；

若粒子為PDDR子種群中的粒子，如果在支配關(guān)系上該粒子支配該粒子局部最優(yōu)，則更新該粒子的局部最優(yōu)；否則，隨機選擇一個調(diào)度序列作為該粒子的局部最優(yōu)。