本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種用于準時制生產(chǎn)的并行設(shè)備調(diào)度策略，可用于準時制并行機生產(chǎn)企業(yè)中，主要包括生產(chǎn)過程中產(chǎn)品處理時間和交貨期的實時載入；并行設(shè)備調(diào)度問題的編碼解碼、基于經(jīng)濟效益的總滯后目標值計算；采用組搜索優(yōu)化方法對載入的信息進行處理、利用離散域進化算子和高效局部搜索以獲得較優(yōu)的調(diào)度方案；針對生產(chǎn)過程的設(shè)備故障等突發(fā)事件進行重調(diào)度。本發(fā)明專利技術(shù)考慮了效益相關(guān)的企業(yè)目標，適合準時制生產(chǎn)企業(yè)，實用性強；采用了隨機和啟發(fā)式規(guī)則結(jié)合的初始化方法，方案多樣性好；嵌入了基于插入的局部搜索，確保了調(diào)度解搜尋的高效性；對設(shè)備故障等突發(fā)事件可以實時響應，短時間內(nèi)獲得重調(diào)度方案，可靠性高。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于企業(yè)生產(chǎn)計劃與調(diào)度
，具體涉及一種以準時制生產(chǎn)為目標的 并行設(shè)備調(diào)度策略。
技術(shù)介紹
現(xiàn)代激烈的市場競爭環(huán)境對企業(yè)生產(chǎn)滿足準時制的要求越來越高。如果企業(yè)不能 在交貨期內(nèi)完成計劃中的任務，從短期來看，企業(yè)經(jīng)濟利益受到損害，從長期來看，企業(yè)信 譽亦受到影響。因此，企業(yè)生產(chǎn)的所有產(chǎn)品總加權(quán)滯后是一個經(jīng)濟效益指標，在國民經(jīng)濟流 程工業(yè)和制造業(yè)的企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中顯得非常重要。對產(chǎn)品生產(chǎn)工序只有一臺設(shè)備的情況， 國內(nèi)和國際上已有很多調(diào)度策略的理論成果和實際應用。然而，隨著企業(yè)生產(chǎn)能力和要求 的提高，并行設(shè)備的存在已經(jīng)較為普遍，現(xiàn)有的考慮并行設(shè)備的調(diào)度策略不能有效地求解 大規(guī)模問題，或?qū)崟r性較差而不方便實際應用，或不能處理設(shè)備故障時的重調(diào)度問題。 作為一種新型群智能優(yōu)化算法，組搜索算法（GSO)是He等受動物集體捕獵行為啟 發(fā)而提出的。在組搜索算法中，種群中的個體按照"發(fā)現(xiàn)一參與"的不同分工扮演不同的角 色。在種群中，發(fā)現(xiàn)當前最優(yōu)位置的個體被稱為發(fā)現(xiàn)者，參與并分享發(fā)現(xiàn)者成果的個體被稱 為參與者。為了防止算法陷入局部最優(yōu)，組搜索算法引入了 "游蕩"策略，將參與者分成追 隨者和巡邏者，一旦發(fā)現(xiàn)者發(fā)現(xiàn)了獵物蹤跡，追隨者會快速向發(fā)現(xiàn)者靠近，同時巡邏者會在 群體附近進行隨機的游蕩。組搜索算法將種群分為三種不同角色的機制有利于實現(xiàn)種群多 樣化的目的，這三種角色的進化機制充分體現(xiàn)了其在尋優(yōu)過程中的分工：發(fā)現(xiàn)者用于探索 較優(yōu)位置附近區(qū)域，追隨者的分享機制體現(xiàn)了種群的開發(fā)性，而巡邏者的隨機搜索則體現(xiàn) 了算法對未知區(qū)域的探索性。近幾年來組搜索算法在各個領(lǐng)域中逐步得到推廣應用，目前 已被應用于拓撲結(jié)構(gòu)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)路訓練、醫(yī)學診斷等領(lǐng)域。 考慮到實際工業(yè)中并行設(shè)備調(diào)度面臨產(chǎn)品眾多、生產(chǎn)環(huán)境復雜、生產(chǎn)設(shè)備不穩(wěn)定、 有準時化生產(chǎn)限制、有實時調(diào)度要求等特點，現(xiàn)有的調(diào)度方案往往依靠工作人員經(jīng)驗或固 有的啟發(fā)式規(guī)則，達不到準時制和重調(diào)度的高要求。而組搜索算法的進化機制決定了其具 有較好的全局探索性和局部開發(fā)性，同時，現(xiàn)有成果亦表明了其在收斂速度上有著自身的 優(yōu)勢，可適用于對實時性要求較高的工業(yè)實際。因此，本專利技術(shù)設(shè)計離散域下進化的組搜索算 法，將其引入到流水線并行設(shè)備的調(diào)度求解中，設(shè)計了基于組搜索算法的準時制生產(chǎn)的并 行設(shè)備調(diào)度策略。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是針對大規(guī)模、實時性和設(shè)備故障而提出一種基于組搜索算法的并 行設(shè)備調(diào)度策略。 本專利技術(shù)采取如下的技術(shù)解決方案： 一種用于準時制生產(chǎn)的并行設(shè)備調(diào)度策略，包括以下步驟。 步驟1 :策略準備階段：實時載入并行設(shè)備的臺數(shù)和各個產(chǎn)品的處理時間、交貨 期、權(quán)系數(shù)。同時，利用分支定界法的相關(guān)結(jié)論，對每一產(chǎn)品做以下判斷：如果該產(chǎn)品在任意 的調(diào)度方案中都屬于準時的(滯后為零)，則該產(chǎn)品不影響調(diào)度安排，將其放在最后處理即 可。將這樣的產(chǎn)品從產(chǎn)品集合中剔除以減小問題規(guī)模。所述設(shè)備和產(chǎn)品的信息在零時刻都 為已知；所述權(quán)系數(shù)由效益控制部門根據(jù)各產(chǎn)品的重要性程度給定。 步驟2 :調(diào)度目標和調(diào)度方案的確定階段：若某個產(chǎn)品的完成時間在交貨期之前， 則其滯后為零，否則滯后為完成時間減去交貨期。所有產(chǎn)品的滯后加權(quán)求和則為調(diào)度目標。 算法將調(diào)度問題的調(diào)度解編碼為產(chǎn)品的序號排列，排在前面的產(chǎn)品先處理，處理時選擇最 先空閑下來的設(shè)備，因此每個產(chǎn)品排列可對應一個活躍調(diào)度，產(chǎn)生調(diào)度方案應符合以下約 束條件： 產(chǎn)品的處理過程不允許中斷，一旦在某設(shè)備上開始處理，則必須處理結(jié)束，中途不能 停止；每個產(chǎn)品任意時刻只允許在一臺設(shè)備上處理；每個設(shè)備任意時刻只允許處理一個產(chǎn) 品；每臺設(shè)備上處理的所有產(chǎn)品必須不停歇地進行直到全部結(jié)束。 步驟3 :組搜索算法初始化階段：算法種群中的一個解由最短處理時間優(yōu)先（SPT) 規(guī)則生成，若該解中所有工件都是滯后的或所有工件都沒有滯后，則該調(diào)度已是最優(yōu)方案， 算法終止。否則，通過改進交貨期（MDD)規(guī)則生成另一個解，若該解的加權(quán)滯后和為零，則 該解已是最優(yōu)方案，算法終止。否則，隨機初始化剩下的其他種群個體。 步驟4 :組搜索算法的進化階段：沿用組搜索算法的優(yōu)化思想，結(jié)合調(diào)度問題的鄰 域概念和智能算法的交叉變異算子，進行發(fā)現(xiàn)者、追隨者和巡邏者的操作設(shè)計。 步驟4. 1 :發(fā)現(xiàn)者作用在種群最好解上，對個體采用最優(yōu)插入擾動，從而得到當前 解周圍的某個擾動解，然后基于此解，進行插入局部搜索，直到獲得局部最優(yōu)。最優(yōu)插入擾 動過程在當前解的基礎(chǔ)上，選擇若干個不重復的產(chǎn)品序號，將對應的產(chǎn)品插入到其他位置 中的最優(yōu)位置上；插入局部搜索依次將各個產(chǎn)品進行插入鄰域搜索，知道解不能再變好為 止。 步驟4. 2 :追隨者將對應的個體和發(fā)現(xiàn)者個體進行交叉，從而得到和發(fā)現(xiàn)者個體 相似的解。將當前解和種群最好解進行交叉，可選擇的交叉算子有部分匹配交叉、次序交 叉、基于位置的交叉、基于次序的交叉、循環(huán)交叉、線性次序交叉等。 步驟4. 3 :巡邏者主要起到隨機游蕩的作用，采用兩種方式實現(xiàn)：隨機產(chǎn)生符合生 產(chǎn)約束的調(diào)度解；或在當前最好解的基礎(chǔ)上做一次較大的擾動。巡邏者得到的個體將替換 掉種群中的最差者，即采用"末位淘汰制"。 步驟4. 4 :判斷終止條件是否滿足，若不滿足則返回步驟4。 步驟5 :在線重調(diào)度階段。若出現(xiàn)設(shè)備故障情況，則將當前設(shè)備從設(shè)備集中刪除， 重新載入并行設(shè)備的臺數(shù)和處理產(chǎn)品的處理時間、交貨期、權(quán)系數(shù)等，重新載入產(chǎn)品和并行 設(shè)備信息，并利用去除準時產(chǎn)品的方法盡可能地降低問題的規(guī)模。然后重復步驟3和步驟 4,得到重調(diào)度方案。 本專利技術(shù)的有益效果在于： 本專利技術(shù)考慮了效益相關(guān)的企業(yè)目標，適合準時制生產(chǎn)企業(yè)，實用性強；采用了隨機和啟 發(fā)式規(guī)則結(jié)合的初始化方法，方案多樣性好；嵌入了基于插入的局部搜索，確保了調(diào)度解搜 尋的高效性；對設(shè)備故障等突發(fā)事件可以實時響應，短時間內(nèi)獲得重調(diào)度方案，可靠性高， 可用于流程工業(yè)制造業(yè)生產(chǎn)周期緊張、過程復雜、設(shè)備不穩(wěn)定的并行調(diào)度場合。【附圖說明】 圖1為本專利技術(shù)【具體實施方式】的并行設(shè)備調(diào)度策略的流程圖。 圖2為本專利技術(shù)【具體實施方式】的組搜索算法編碼解碼示意圖。 圖3為本專利技術(shù)【具體實施方式】的SPT調(diào)度計劃甘特圖。 圖4為本專利技術(shù)【具體實施方式】的MDD調(diào)度計劃甘特圖。 圖5為本專利技術(shù)【具體實施方式】的無故障最優(yōu)調(diào)度計劃甘特圖。 圖6為本專利技術(shù)【具體實施方式】的設(shè)備故障重調(diào)度計劃甘特圖。 圖2-圖6中，橫坐標為時間，縱坐標為設(shè)備，矩形方塊表示產(chǎn)品的處理過程，矩形 方塊正中標示數(shù)字為產(chǎn)品序號，右下角標示數(shù)字為該產(chǎn)品的完成時間，右上角標示數(shù)字為 該產(chǎn)品的滯后，total tardiness為總滯后。【具體實施方式】 下面結(jié)合附圖對本專利技術(shù)做進一步說明。 本實施方式是將該調(diào)度策略應用到某間歇化工廠零等待作業(yè)過程具有并行設(shè)備 的環(huán)境中，該間歇過程具有n(n = 20)個產(chǎn)品1至】2。待生產(chǎn)，有m(m = 8)臺并行設(shè)備M1 至仏可用。對產(chǎn)品^至了；；。，用P = 表示加工時間向量，D= 表示交貨期向量，取值如表1。設(shè)備故障為M5在第10分鐘停止工作。 表1加工時間表本實施方式的并行1???調(diào)反朿嵴，卯? i不，迅炻以卜少驟。 步驟1 :策略準備階段：實時載入并行設(shè)備的臺數(shù)和各個產(chǎn)品的處理時間本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
一種用于準時制生產(chǎn)的并行設(shè)備調(diào)度策略，其特征在于：該策略可實時讀取流水線產(chǎn)品生產(chǎn)時間和并行設(shè)備特征，根據(jù)并行設(shè)備調(diào)度問題的各約束，將解空間編碼為產(chǎn)品排列，解碼后得到調(diào)度方案和對應的總加權(quán)滯后，采用離散組搜索算法在解空間搜索，若出現(xiàn)設(shè)備故障，實時對設(shè)備情況進行更新，離散組搜索算法可及時進行再求解，得到重調(diào)度方案。
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：鄧冠龍，蘇慶堂，韓輔君，呂高煥，
申請(專利權(quán))人：魯東大學，
類型：發(fā)明
國別省市：山東;37
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。