[發明專利]一種基于超啟發式算法的智能柔性作業車間主動調度方法

在審

• 申請號: 202210253336.3
• 申請日: 2022-03-15
• 公開（公告）號: CN114676987A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 江志剛;陳鑫;朱碩;楊潔;段榮;潘志強;柳雅;張俊輝;林芷萱;張慶
• 申請（專利權）人: 武漢科技大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/00;G06N3/12
• 代理公司: 武漢華之喻知識產權代理有限公司 42267
• 代理人: 梁鵬;張彩錦

1.一種基于超啟發式算法的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，該方法包括：

S1：建模步驟

構建帶作業釋放時間的柔性作業車間調度模型，并確定對應的適應度函數；

S2：主動調度步驟

S21：根據柔性作業車間及待加工工件的相關基礎信息，確定可調度工序集合和可加工設備集合；

S22：基于超啟發式算法對工序排序規則進行優化，并采用優化后的規則來計算可調度工序集合中各工序優先級，選擇優先級最高的工序作為加工工序；

S23：基于超啟發式算法對設備選擇規則進行優化，并采用優化后的規則來計算可加工設備集合中各設備優先級，選擇選擇優先級最高的設備作為所述工工序的加工設備，然后將工序安排在此設備的最早可加工時間段上；

S24：更新設備可加工時間和可調度工序集合；

S25：判斷所有工序是否都已安排，是則結束，否則跳轉至步驟S22。

2.如權利要求1所述的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，在步驟S1中，所述柔性作業車間調度模型以最大完工時間作為優化目標。

3.如權利要求2所述的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，在步驟S2中，所述基于超啟發式算法對工序排序規則、設備選擇規則進行優化的流程優選設計如下：

(i)對初始設定的工序排序規則、設備選擇規則進行基因編碼；

(ii)計算所有個體的適應度函數值；

(iii)對種群個體進行初始化，并判斷是否滿足終止條件，如滿足則終止進化，如不滿足則轉入步驟(iv)；

(iv)對初始化后的種群個體執行選擇復制操作，然后對復制后的個體以預設的第一概率Pc執行擇優交叉操作；

(v)對擇優交叉后的種群個體以預設的第二概率Pm執行變異操作。

4.如權利要求3所述的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，在子步驟(i)中，所述基因編碼的方式優選如下：

將工序排序規則和設備選擇規則分別作為一個基因包含在同一條染色體內部，并且工序排序規則基因在設備選擇規則基因前面，基因與基因之間用″·″分割；

各基因分為頭部和尾部，其中工序排序規則基因的頭部元素來自于函數集合FS和終止符集合TS-S，設備選擇規則基因的頭部元素來自于函數集合FS和終止符集合TS-C，工序排序規則基因的尾部元素來自于終止符集合TS-S，設備選擇規則基因的尾部元素來自于終止符集合TS-C，并且基因頭部長度與尾部長度滿足下式的要求：

t_i＝h_i×(v_i-1)+1(i＝1，2)

其中，t₁和t₂分別表示工序排序規則基因與設備選擇規則基因各自的尾部長度，h₁和h₂分別表示工序排序規則基因與設備選擇規則基因各自的頭部長度，v₁和v₂分別表示函數符集合FS-S和FS-C中函數的最大參數的個數。

5.如權利要求3或4所述的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，在子步驟(iv)中，所述選擇復制操作的方式優選如下：

首先計算各個體適應度函數值，根據適應度對個體進行排序；接著，將排序前三分之一的個體復制兩份，排序中間三分之一的個體復制一份，排序后三分之一的個體不復制。

6.如權利要求3-5任意一項所述的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，在子步驟(iv)中，所述擇優交叉操作的方式優選如下：

首先從種群中隨機選擇兩個個體作為親本，然后按照交叉法進行n次交叉，分別計算產生的2n個子代個體的適應度；最后，從這2n個子代個體中選出適應度最優的兩個加入到新種群中。

7.如權利要求6所述的智能柔性作業車間主動調度方法，其特征在于，所述交叉法優選為單點、兩點或多點的交叉。