[發明專利]優化兩生產指標的柔性作業車間調度多目標分布估計方法

有效

• 申請號: 202110884149.0
• 申請日: 2021-08-03
• 公開（公告）號: CN113485278B
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發明（設計）人: 黃松
• 申請（專利權）人: 湖北工程學院
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 武漢宇晨專利事務所(普通合伙) 42001
• 代理人: 李鵬;王敏鋒

本發明屬于作業車間調度領域，公開了優化兩生產指標的柔性作業車間調度多目標分布估計方法，獲取取加工數據信息，加工數據信息包括柔性作業車間的工件和相應的工序，加工機器和相應的加工時間、釋放時間，以及交貨期；以最小化最大完工時間和總拖期時間為優化目標，建立柔性作業車間調度模型；采用基于擁擠距離和最早完工時間規則的多目標分布估計方法來優化所述柔性作業車間調度模型，獲得最優化的調度方案解集。本發明采用擁擠距離和最早完工時間規則的多目標分布估計算法能夠獲得更好的工序排序和機器分配方案，減少了產品制造周期，降低了庫存成本和防止了產品生產的逾期風險，提高了經濟效益。

技術領域

本發明涉及分布估計算法和柔性作業車間調度的技術領域，具體涉及優化兩生產指標的柔性作業車間調度多目標分布估計方法。

背景技術

制造業產品在進行生產和制造時，其調度的合理性是影響制造業生產效能非常關鍵的因素。隨著全球制造業的競爭越來越激烈，產品需求的多樣化和個性化,制造系統的調度問題日益受到廣泛的重視。作業車間調度是車間制造執行系統(MES)的核心功能，在離散制造業中有著不可替代的作用。合理的調度可以在工期、庫存、交貨期、能耗和成本等核心指標上獲得有效的提升。隨著制造業廣泛采用柔性制造的方法，多臺機器可以處理同一個工藝，且機器特性各不相同，增加了調度問題處理的復雜性和難度。

目前，求解柔性車間調度問題的方法主要有三類。第一類是基于調度規則的調度方法。這類方法已經使用多年，需要大量豐富的實踐經驗才能夠獲得高效的調度規則，人們通過歸納和實踐，總結出了113條調度規則，在一定程度上解決了實際生產的調度問題。第二類是基于純整數規劃、動態規劃和分枝定界法等運籌學的方法求解的調度問題，這類方法在求解小規模的車間調度問題獲得了不錯的效果，但在求解中等規模和大規模的柔性車間調度問題時效果不太明顯，且通用性不強。

第三類是采用群智能優化算法求解復雜的柔性車間調度問題。群智能優化算法在求解復雜問題時具有很好的效果，且通用性比較好。目前，將粒子群優化，遺傳算法，禁忌搜索，人工蜂群算法等應用于復雜的柔性作業車間調度問題已經取得了不錯的效果，但是，多數調度模型與實際生產狀況相差甚遠,很難有效的應用于生產實踐。目前，學者們主要將焦點放在設計新的混合群智能優化算法，采用不同算法實現優勢互補，以獲得具有普遍適用性、高效性、穩定性的算法來求解柔性車間調度問題。

發明內容

針對群智能優化算法求解多目標柔性車間調度問題的不足，本發明提出了優化兩生產指標的柔性作業車間調度多目標分布估計方法，優化具有最大完工時間和總拖期時間兩生產指標的柔性作業車間問題，該算法在優化這兩個指標上具有高效性和穩定性。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

優化兩生產指標的柔性作業車間調度多目標分布估計方法，包括以下步驟：

步驟1、獲取加工數據信息，加工數據信息包括柔性作業車間的工件和相應的工序，加工機器和相應的加工時間、釋放時間，以及交貨期；

步驟2、以最小化最大完工時間C_M和總拖期時間Tard為優化目標，建立柔性作業車間調度模型；

步驟3、采用基于擁擠距離和最早完工時間規則的多目標分布估計方法來優化所述柔性作業車間調度模型，獲得最優化的調度方案解集。

如上所述的步驟2中，最大完工時間C_M和總拖期時間Tard基于以下公式：

其中，C_M為最大機器完工時間，Tard為總拖期時間，C_k為第k臺機器的完工時間，C_i為第i個工件的最大完工時間，d_i為第i個工件的交貨期，m為機器總數，n為工件總數。