CN107808226A - 基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法 - Google Patents

基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法 Download PDF

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Abstract

基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法。本发明方法包括:该方法采用集成式调度方法,在每次迭代过程中,同时确定待调度工序,工序的加工车间和加工设备,以及工序的开工时间,采用最早开始时间策略,确定工序的开始加工时间;采用最快处理速度策略,确定工序的加工车间和加工设备;采用长路径策略确定唯一的可调度工序。

Description

基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法
技术领域
本发明涉及一种基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法。
背景技术
针对以往的二车间综合调度方法中并没有考虑柔性加工设备的问题,从获得较优的调度结果出发,提出的解决方法:该方法采用集成式调度方法,在每次迭代过程中,同时确定待调度工序,工序的加工车间和加工设备,以及工序的开工时间,采用最早开始时间策略,确定工序的开始加工时间;采用最快处理速度策略,确定工序的加工车间和加工设备;采用长路径策略确定唯一的可调度工序,目前并不存在解决两车间综合调度中存在柔性加工设备的调度方法,所提的解决方法,简单易懂,复杂度低,同时能够得到较优的产品调度结果。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,针对现有二车间综合调度研究中并未考虑柔性加工设备的问题,提出基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,采用最早开始时间策略,确定工序的开始加工时间;采用最快处理速度策略,确定工序的加工车间和加工设备;采用长路径策略确定唯一的可调度工序。
最早开始时间策略是为了使工序尽早开始加工,优先调度具有最早开始加工时间的工序,优点分析:工序的最终完工时间一方面受工序开始加工时间的影响,另一方面受到工序加工时间的影响,优先调度具有最早开始加工时间的工序,可在一定程度上,使工序的完工时间提前。
最快处理速度策略是针对开始时间相同的可调度工序/车间设备对集,对该集合中的每道工序,选择处理速度快的机器加工,速率相同时,选择未来负载小的设备加工,相同时选取标号小的设备,当同一设备在两车间都空闲时,则使用车间均衡策略,选取车间已调度工序加工时间和小的车间加工,相同时选取标号小的车间,优点分析:对具有相同开始时间且对应不同机器处理速度的同一工序,优先选择工序加工时间短的车间设备,有利于使其工艺紧后工序的开工时间提前,优先选择机器未来负载小的设备,有利于实现设备负载均衡,优先选择加工车间负载小的车间加工,有利于实现车间的负载均衡。
长路径策略是针对最早开始加工时间相同、以及各工序均已确定唯一加工车间设备的可调度工序/车间设备对集,优先调度路径长度值大的工序,相同时选择机器未来加工时间上界大的工序,相同时选择工序标号小的工序,优点分析:对于某道工序,利用该工序的开始加工时间加上该工序的路径长度可估算当前时刻产品的最终完工时间,对于开始时间,工序处理速率以及各设备可能负载率均相同的多个工序,优先调度路径长度长的工序,有利于缩短产品的最终完工时间,优先调度未来机器负载大的工序,有利于缓解未来某时刻工序对关键设备的竞争,导致工序开工时间延迟的情况。
上述的目的通过以下的技术方案实现:
基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,该方法主要包括如下步骤:该方法采用集成式调度方法,在每次迭代过程中,同时确定待调度工序,工序的加工车间和加工设备,以及工序的开工时间,采用最早开始时间策略,确定工序的开始加工时间;采用最快处理速度策略,确定工序的加工车间和加工设备;采用长路径策略确定唯一的可调度工序。
所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的调度方法具体实施步骤如下:
步骤1:输入车间个数f,加工设备个数m,产品工序个数o,工序i对应的加工设备集Fi及其对应的处理时间pik,工序偏序关系集A等产品加工参数;
步骤2:计算工序i的紧前工序集Pi,紧后工序集Si,平均加工时间,以及路径长度RWi
步骤3:初始化十一元组(l, s, g, w, Cmax, u,v z L,, ),其中,l为已调度工序的个数,初始为0;数组s[i]、g[i]以及w[i]分别存放工序i的开工时间、加工车间以及加工设备,均初始为0;Cmax存放当前状态下已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组u[i]存放工序i的紧前工序集中已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组v[f][k]存放车间f的设备k上已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组z[f]存放车间f中已调度工序加工时间和,L[f][k]存放可能在车间f的设备k加工的加工时间和,初始为,k=1,2,……m, f=1,2;数组[i]存放工序i的紧前工序集中未被调度的工序个数,初始为|Pi|;集存放无未调度紧前工序的未调度工序,初始为{i{1,……,o}|Pi=};
步骤4:对可调度工序/车间设备对集,采用最早开始时间策略,选择出具有最早可开始加工时间的工序/车间设备对,生成
步骤5:对开始时间相同的工序/车间设备对集,采用最快处理速度策略,为中的每个可调度工序确定唯一的加工车间和加工设备,生成
步骤6:对具有唯一加工车间设备的工序/车间设备对集,采用长路径策略,确定唯一的加工工序i,并获取该工序的开始加工时间st,加工车间f和加工设备m;
步骤7:更新(l, s, g, w, Cmax, u, v, z, L, , ),即更新与i有关的相关变量,其中,l=l+1,s[i]=st,g[i]=f,w[i]=k,Cmax=Max{Cmax,st+pik},u[j]=Max{u[j],st+pik},jSi,v[f][k]=Max{v[f][k], st+pik},z[f]=z[f]+pik, L[f][k]=L[f][k]-pir, rFi,,jSi
步骤8:判断已调度工序的个数l是否小于o,若是执行步骤4,否则,执行步骤9;
步骤9:按各工序的开始加工时间,加工车间以及加工设备信息,输出产品调度甘特图,算法结束。
所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的最早开始时间策略,选择出具有最早开始加工时间的可调度工序/车间设备对。
所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的最快处理速度策略,考虑五元组(,L[f][k1],k1,z[f],f),即工序i在设备k1上的加工时间、车间f的设备k1上加工时间上界、设备k1编号、车间f的加工时间和z[f]以及车间编号f,对最早开始时间策略选择出的可调度工序/车间设备对,针对同一道工序,考虑上述五元组并按词典顺序排序,选择排序后最小的可调度工序/车间设备对,即为每道工序选择处理速度最快的设备,本策略过后选择出的每道工序具有唯一的加工车间、设备。
所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的长路径策略,考虑三元组(-,-L[f][k1],i1),对经过最快处理速度策略选择出的可调度工序/车间设备对,考虑上述三元组并按词典顺序排序,选择排序后最小的可调度工序/车间设备对,即选择出路径长度最长的可调度工序调度加工,本策略过后,选择出了将要调度的工序、工序的车间、设备及其开工时间。
有益效果:
1. 本发明通过对产品工艺树结构的分析,对叶节点工序即动态生成的可调度工序形成的可调度工序/车间设备对集,采用最早开始时间策略,优先调度加工开始加工时间早的工序,可以间接使工序的完工时间提前,进而缩短整个产品的完工时间。
本发明对经过最早开始时间策略处理的可调度工序/车间设备对集,采用最快处理速度策略,对每道工序选择加工时间最小的设备,同时考虑了设备负载均衡及车间负载均衡,解决了工序的加工车间和加工设备问题,同时使各工序的完工时间尽可能早。
本发明对经过最快处理速度策略处理的可调度工序/车间设备对集,采用长路径策略,优先调度路径长度值大的工序,减小了工艺加工树中关键路径上的工序对产品完工时间的影响,从总体上缩短了产品的完工时间,同时也解决了某时刻多个工序可加工时的工序选择问题。
附图说明
附图1是本发明的工艺树图例。
附图2是本发明实施例8中计算获得的产品工艺树辅助数据。
附图3是本发明各状态变量的初始化说明。
附图4是本发明第一次迭代时各变量更新过程说明。
附图5是本发明针对附图1所示工艺树的调度结果甘特图。
附图6是本发明的说明书摘要附图。
具体实施方式
实施例1:
一种基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,其特征是:该方法主要包括如下步骤:该方法采用集成式调度方法,在每次迭代过程中,同时确定待调度工序,工序的加工车间和加工设备,以及工序的开工时间,采用最早开始时间策略,确定工序的开始加工时间;采用最快处理速度策略,确定工序的加工车间和加工设备;采用长路径策略确定唯一的可调度工序。
实施例2:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的调度方法具体实施步骤如下:
步骤1:输入车间个数f,加工设备个数m,产品工序个数o,工序i对应的加工设备集Fi及其对应的处理时间pik,工序偏序关系集A等产品加工参数;
步骤2:计算工序i的紧前工序集Pi,紧后工序集Si,平均加工时间,以及路径长度RWi
步骤3:初始化十一元组(l, s, g, w, Cmax, u,v z L,, ),其中,l为已调度工序的个数,初始为0;数组s[i]、g[i]以及w[i]分别存放工序i的开工时间、加工车间以及加工设备,均初始为0;Cmax存放当前状态下已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组u[i]存放工序i的紧前工序集中已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组v[f][k]存放车间f的设备k上已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组z[f]存放车间f中已调度工序加工时间和,L[f][k]存放可能在车间f的设备k加工的加工时间和,初始为,k=1,2,……m, f=1,2;数组[i]存放工序i的紧前工序集中未被调度的工序个数,初始为|Pi|;集存放无未调度紧前工序的未调度工序,初始为{i{1,……,o}|Pi=};
步骤4:对可调度工序/车间设备对集,采用最早开始时间策略,选择出具有最早可开始加工时间的工序/车间设备对,生成
步骤5:对开始时间相同的工序/车间设备对集,采用最快处理速度策略,为中的每个可调度工序确定唯一的加工车间和加工设备,生成
步骤6:对具有唯一加工车间设备的工序/车间设备对集,采用长路径策略,确定唯一的加工工序i,并获取该工序的开始加工时间st,加工车间f和加工设备m;
步骤7:更新(l, s, g, w, Cmax, u, v, z, L, , ),即更新与i有关的相关变量,其中,l=l+1,s[i]=st,g[i]=f,w[i]=k,Cmax=Max{Cmax,st+pik},u[j]=Max{u[j],st+pik},jSi,v[f][k]=Max{v[f][k], st+pik},z[f]=z[f]+pik, L[f][k]=L[f][k]-pir, rFi,,jSi
步骤8:判断已调度工序的个数l是否小于o,若是执行步骤4,否则,执行步骤9;
步骤9:按各工序的开始加工时间,加工车间以及加工设备信息,输出产品调度甘特图,算法结束。
实施例3:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的最早开始时间策略,选择出具有最早开始加工时间的可调度工序/车间设备对。
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的最快处理速度策略,考虑五元组(,L[f][k1],k1,z[f],f),即工序i在设备k1上的加工时间、车间f的设备k1上加工时间上界、设备k1编号、车间f的加工时间和z[f]以及车间编号f,对最早开始时间策略选择出的可调度工序/车间设备对,针对同一道工序,考虑上述五元组并按词典顺序排序,选择排序后最小的可调度工序/车间设备对,即为每道工序选择处理速度最快的设备,本策略过后选择出的每道工序具有唯一的加工车间、设备。
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,所述的长路径策略,考虑三元组(-,-L[f][k1],i1),对经过最快处理速度策略选择出的可调度工序/车间设备对,考虑上述三元组并按词典顺序排序,选择排序后最小的可调度工序/车间设备对,即选择出路径长度最长的可调度工序调度加工,本策略过后,选择出了将要调度的工序、工序的车间、设备及其开工时间。
实施例4:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,确定具有最早开始加工时间工序模块:
中依次选取可调度工序/车间设备对(i,kf),设工序i在车间f的设备k上的最早开始加工时间为,则的大小受到三方面的约束:工艺树状约束、工序迁移时间约束以及机器占用约束,则的值可由下式获得。
其中,j,hPi,若,则Zij=1,此时j表示与i的加工车间不同的工序,h表示与i同车间加工的工序,若,则Zij=0。
,则可调度工序/车间设备对集中工序的最早可能开始加工时间为,因此选出具有最早开始加工时间的工序,即
实施例5:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,为每道工序确定唯一加工车间和设备模块:
,i = 1, …, o,即的子集且中的所有可调度工序/车间设备对都对应相同的工序。
中同一工序的加工车间设备不唯一时,设工序i为加工车间机器数大于1 的可调度工序,即||>1,中的元素为, , … ,考虑如下五元组,并按词典顺序排序:(,L[f][],,z[f],f), (,L[f][],,z[f],f), …, 设包含唯一的,且为上述五元组按词典顺序排序后最小的可调度工序/车间设备对,则可定义为,即中的每个可调度工序对应唯一的加工车间设备。
实施例6:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,确定唯一调度工序模块:
中的可调度工序/车间设备对, , … ,考虑三元组(-,-L[f][k1],i1), (-,-L[f][k2],i2), …,并按词典顺序将其排序,选择排序后最小的(-,-L[f][kv],iv)对应的可调度工序/车间设备对(iv,),即选择最可能影响产品后续加工的工序加工。
实施例7:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,如附图1所示,即为一个复杂产品G的工艺树图例,图中共有18道工序,4台可加工设备,每道工序可在不同设备上加工,每道工序属性信息不同,矩形框内符号含义为:产品工序名/可加工设备集/可加工设备对应的加工时间,产品需在异地分布的车间1和车间2上加工,车间1与车间2之间的迁移代价为15工时。
以下将结合附图1中的工艺树图例来对本方法的具体执行流程进行说明。
实施例8:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,下面将用本调度方法对附图1中的工艺树图例执行调度,方法具体操作步骤如下:
首先输入车间设备及产品各工序信息,计算各工序紧前工序集Pi、紧后工序集Si、平均加工时间以及路径长度RWi,具体计算结果如附图2所示。
本方法开始进行迭代循环之前,各状态变量的初始结果如附图3所示。
本方法各状态变量初始化完毕后,方法主体部分迭代循环18次,在每次循环过程中依次应用最早开始时间策略、最快处理速度策略及长路径策略,确定本次迭代过程中所要调度的工序,工序的开工时间以及其加工车间和加工设备,并更新相关状态变量,例如当进行第1次循环时,此时可调度工序集={1,2,4,5,7,8,10,13},由于初始时,所有车间中设备均空闲,且可调度工序集中的工序均无紧前工序,因此由最早开始时间策略可得到工序集中所有工序的最早开始时间均为0;采用最快处理速度策略为每道具有最早开始时间的工序确定唯一的加工车间和加工设备,处理过后可得到可调度工序/车间设备对集为{(1, ), (2,), (4,), (5,), (7,), (8,), (10,), (13,)},对上述集合应用长路径策略,由于工序2的路径长度值最大,因此本轮选出将要调度的工序为2,经过三个策略后,确定本次循环中调度工序为工序2,工序的开始加工时间为0,工序的加工车间为车间1,加工设备为M2,更新本次循环过程中的相关变量,具体结果如附图4所示。
整个过程循环18次,在所有工序的开始时间,加工车间和加工设备都确定之后,可以得到产品调度甘特图,具体调度结果如附图5所示。
实施例9:
上述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,实例对比:
由于本发明提出的二车间柔性综合调度方法,之前并无研究,因此并没有找到合适的算例以供对比分析,但由附图1所示的产品G的调度甘特图附图5可以才看出,产品G的总加工用时为135,而附图2所计算的产品工艺树辅助数据中工序2的路径长度为155.83,而135小于155.83,因此本方法取得了较好的调度结果,本方法在一定程度上解决了二车间柔性综合调度问题。
因此,本发明提出的调度方法是解决二车间综合调度中存在柔性加工设备的问题。

Claims (5)

1.一种基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,其特征是:该方法主要包括如下步骤:该方法采用集成式调度方法,在每次迭代过程中,同时确定待调度工序,工序的加工车间和加工设备,以及工序的开工时间,采用最早开始时间策略,确定工序的开始加工时间;采用最快处理速度策略,确定工序的加工车间和加工设备;采用长路径策略确定唯一的可调度工序。
2.根据权利要求1所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,其特征是:所述的调度方法具体实施步骤如下:
步骤1:输入车间个数f,加工设备个数m,产品工序个数o,工序i对应的加工设备集Fi及其对应的处理时间pik,工序偏序关系集A等产品加工参数;
步骤2:计算工序i的紧前工序集Pi,紧后工序集Si,平均加工时间,以及路径长度RWi
步骤3:初始化十一元组(l, s, g, w, Cmax,u, v, z, L, ,),其中,l为已调度工序的个数,初始为0;数组s[i]、g[i]以及w[i]分别存放工序i的开工时间、加工车间以及加工设备,均初始为0;Cmax存放当前状态下已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组u[i]存放工序i的紧前工序集中已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组v[f][k]存放车间f的设备k上已调度工序完工时间的最大值,初始为0;数组z[f]存放车间f中已调度工序加工时间和,L[f][k]存放可能在车间f的设备k加工的加工时间和,初始为,k=1,2,……m, f=1,2;数组[i]存放工序i的紧前工序集中未被调度的工序个数,初始为|Pi|;集存放无未调度紧前工序的未调度工序,初始为{i{1,……,o}|Pi=};
步骤4:对可调度工序/车间设备对集,采用最早开始时间策略,选择出具有最早可开始加工时间的工序/车间设备对,生成
步骤5:对开始时间相同的工序/车间设备对集,采用最快处理速度策略,为中的每个可调度工序确定唯一的加工车间和加工设备,生成
步骤6:对具有唯一加工车间设备的工序/车间设备对集,采用长路径策略,确定唯一的加工工序i,并获取该工序的开始加工时间st,加工车间f和加工设备m;
步骤7:更新(l, s, g, w, Cmax, u, v, z, L, ,),即更新与i有关的相关变量,其中,l=l+1,s[i]=st,g[i]=f,w[i]=k,Cmax=Max{ Cmax, st+pik},u[j]=Max{u[j],st+pik},jSi,v[f][k]=Max{v[f][k], st+pik},z[f]=z[f]+pik, L[f][k]=L[f][k]-pir, rFi,,jSi
步骤8:判断已调度工序的个数l是否小于o,若是执行步骤4,否则,执行步骤9;
步骤9:按各工序的开始加工时间,加工车间以及加工设备信息,输出产品调度甘特图,算法结束。
3.根据权利要求1或2所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,其特征是:所述的最早开始时间策略,选择出具有最早开始加工时间的可调度工序/车间设备对。
4.根据权利要求1或2所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,其特征是:所述的最快处理速度策略,考虑五元组(,L[f][k1],k1,z[f],f),即工序i在设备k1上的加工时间、车间f的设备k1上加工时间上界、设备k1编号、车间f的加工时间和z[f]以及车间编号f,对最早开始时间策略选择出的可调度工序/车间设备对集,针对同一道工序,考虑上述五元组并按词典顺序排序,选择排序后最小的可调度工序/车间设备对,即为每道工序选择处理速度最快的设备,本策略过后选择出的每道工序具有唯一的加工车间、设备。
5.根据权利要求1或2所述的基于最早开始时间的二车间柔性综合调度方法,其特征是:所述的长路径策略,考虑三元组(-,-L[f][k1],i1),对经过最快处理速度策略选择出的可调度工序/车间设备对集,考虑上述三元组并按词典顺序排序,选择排序后最小的可调度工序/车间设备对,即选择出路径长度最长的可调度工序调度加工,本策略过后,选择出了将要调度的工序、工序的车间、设备及其开工时间。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108469798A (zh) * 2018-05-15 2018-08-31 哈尔滨理工大学 一种基于线边库上料的车间调度系统
CN108537456A (zh) * 2018-04-17 2018-09-14 哈尔滨理工大学 网络柔性设备的综合调度方法
CN109993460A (zh) * 2019-04-17 2019-07-09 哈尔滨理工大学 一种存在非紧密衔接多设备工序的综合调度方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106485347A (zh) * 2016-09-21 2017-03-08 哈尔滨理工大学 缓冲工序提前迁移的二车间柔性综合调度方法
CN106651139A (zh) * 2016-11-21 2017-05-10 哈尔滨理工大学 考虑同种设备工序的非对称多车间综合调度方法
CN107092981A (zh) * 2017-04-10 2017-08-25 哈尔滨理工大学 紧密衔接工序组优先加工的二车间综合调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106485347A (zh) * 2016-09-21 2017-03-08 哈尔滨理工大学 缓冲工序提前迁移的二车间柔性综合调度方法
CN106651139A (zh) * 2016-11-21 2017-05-10 哈尔滨理工大学 考虑同种设备工序的非对称多车间综合调度方法
CN107092981A (zh) * 2017-04-10 2017-08-25 哈尔滨理工大学 紧密衔接工序组优先加工的二车间综合调度方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
高一龙: "存在柔性加工设备的二车间综合调度算法研究", 《万方》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108537456A (zh) * 2018-04-17 2018-09-14 哈尔滨理工大学 网络柔性设备的综合调度方法
CN108537456B (zh) * 2018-04-17 2022-05-20 哈尔滨理工大学 网络柔性设备的综合调度方法
CN108469798A (zh) * 2018-05-15 2018-08-31 哈尔滨理工大学 一种基于线边库上料的车间调度系统
CN109993460A (zh) * 2019-04-17 2019-07-09 哈尔滨理工大学 一种存在非紧密衔接多设备工序的综合调度方法

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