CN108182518B - 一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法 - Google Patents

一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法，其具体步骤为：步骤1、基于在制状态的人员调度问题建模，人员的在制状态指在进行人员调度时，人员已被安排部分任务；基于在制状态的人员调度是在不影响人员原有任务作业的基础上，为新建任务安排作业人员；基于在制状态的人员调度是实现任务与人员协同调度技术的关键，根据于当前工人状态对任务进行人员安排，确定任务在制造中的起止时间；步骤2、利用改进遗传算法，实现在制状态人员调度的最优解的求解。本发明能够从而为调度人员进行人员调度时提供辅助。

Description

一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法
技术领域
本发明涉及人员调度方法，特别是一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法。
背景技术
大型产品装配过程中，其作业的主体主要是人员，目前对人员调度方面的研究主要集中在虚拟流水运行模式上，多偏重于较为宏观的作业组分配，而如何在执行过程中对人员进行精确地分配，并将其作为作业计划指导生产，是企业急需解决的问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法，解决目前对人员调度方面的研究主要集中在虚拟流水运行模式上，多偏重于较为宏观的作业组分配的问题。
一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法，其具体步骤为：
步骤1、基于在制状态的人员调度问题建模，人员的在制状态指在进行人员调度时，人员已被安排部分任务。基于在制状态的人员调度是在不影响人员原有任务作业的基础上，为新建任务安排作业人员。基于在制状态的人员调度是实现任务与人员协同调度技术的关键，根据于当前工人状态对任务进行人员安排，确定任务在制造中的起止时间。
步骤2、利用改进遗传算法，实现在制状态人员调度的最优解的求解。
作为上述技术方案的优选，其中所述步骤1中所述的进行问题数学建模具体为：
步骤11、基于在制状态的人员调度问题描述：作业现场共有w个工人{W1,W2,...,Ww}，在不影响工人原有任务作业的前提下为b个新任务{B1,B2,...,Bb}安排作业人员。每个任务工艺路线预先确定，由一道或者多道序组成，每道工序有固定的工时可在同一时刻选择多个对应工种和工人进行加工，每个工人掌握一种作业技能。通过确定最佳的工序作业顺序，并为每道工序选择最佳的人员组合，在满足所有工序对人员需求的条件下，获得最佳性能指标，是基于在制状态下人员调度的目标；
步骤12、基于在制状态的人员调度约束：
在人员调度过程中对人员提出如下约束：
①人员的初始状态为已安排部分作业任务；
②每个作业人员拥有独立的加工日历；
③每个人员在同一时刻只能加工一个任务的一道序；
④当确定作业人员的加工工序，其加工过程不能停止直至工序完成；
⑤每个人员掌握一种作业技能；
⑥忽略作业人员在任务间的流转时间。
对任务提出如下约束：
①任务的工艺路线约束：每个任务对应一道或者多道工序，工序的工艺路线预先确定；
②每道工序对应至少一个工种，工种至少一个工人；
③每道工序有固定的工时；
④工序可作业的条件为，工序对应的工种和工人数量同时满足需求；
⑤不考虑任务移出和移入车间的时间。
步骤13、基于在制状态的人员调度数学建模：
(1)基础数据定义
Pi,j表示任务Bi的第j道序；
[tpid1,tpid2,...,tpidk]表示所有工人工种的集合，tpid是工人工种对应功能种类的唯一标示符且tpid≠0，k表示种类的总数；
Figure BDA0001515830510000031
表示工人Wm的作业工种为tpidk；
Figure BDA0001515830510000032
表示工序Pi,j所需工种的数量，
Figure BDA0001515830510000033
取值为0到该种类资源数量的最大值，当取值为0时表示Pi,j不需要该种类资源，例如[1,2,0,...,0]，表示在工序Pi,j作业时需要1个工种为tpid1的工人，2个工种为tpid2的工人；
Figure BDA0001515830510000034
表示Pij作业开始时间，设每个任务由时刻0开始加工，因此
Figure BDA0001515830510000035
Figure BDA0001515830510000036
表示Pij作业工时；
Figure BDA0001515830510000037
表示Pij作业结束时间；
Figure BDA0001515830510000038
表示工序Pij调度时工人
Figure BDA0001515830510000039
的可用时间窗集合，
Figure BDA00015158305100000310
其中
Figure BDA00015158305100000311
表示
Figure BDA00015158305100000312
在
Figure BDA00015158305100000313
时刻与
Figure BDA00015158305100000314
时刻之间对工序Pij连续可用；
Figure BDA00015158305100000315
表示工序Pij调度时工人
Figure BDA00015158305100000316
的被占用的时间窗集合，
Figure BDA00015158305100000317
其中
Figure BDA00015158305100000318
表示
Figure BDA00015158305100000319
在
Figure BDA00015158305100000320
时刻与
Figure BDA00015158305100000321
时刻之间连续被工序Pij占用；
Figure BDA00015158305100000322
表示
Figure BDA00015158305100000323
的工作日历
Figure BDA00015158305100000324
Figure BDA00015158305100000325
表示在工序Pij调度时刻工人被占用时间与空闲时间的合集为工人的工作日历；
Figure BDA00015158305100000326
表示工序Pij调度时刻工人被占用时间与空闲时间不重叠；
Figure BDA00015158305100000327
表示时间窗集合在时间段[ST,ET]之间的作业工时；
(2)工艺约束
Figure BDA0001515830510000041
表示工序必须满足加工工艺约束；
Figure BDA0001515830510000042
表示工序加工过程不允许中断；
(3)作业能力约束
Figure BDA0001515830510000043
工序Pij加工需要一种或几种数量不为0的瓶颈资源；
Figure BDA0001515830510000044
为工序Pij的可加工资源的充要条件为
Figure BDA0001515830510000045
设
Figure BDA0001515830510000046
为工序Pij选择的工人集合，对于集合中的任意元素在工序作业起止时间段内作业工时大于等于工序作业工时即
Figure BDA0001515830510000047
(3)目标函数
最大完工时间最短：
Figure BDA0001515830510000048
人力资源平均负荷：
Figure BDA0001515830510000049
适应度函数：
F＝ω1f1+ω2f2 (3)
其中ω1,ω2为f1,f2的加权值。
作为上述技术方案的优选，所述步骤2包括：
步骤21、确定参数。包括种群规模、迭代次数、初始化、交叉概率、变异概率；
步骤22、初始种群。利用禁忌搜索思想，基于工艺约束与作业能力约束，建立候选工序集SP与人员集[S1,S2,...,SK]，利用平衡人员之间负荷的伪随机方法生成初始种群；
步骤23、解码。利用基于启发式规则的解码算法对染色体进行解码生成面向人员调度的可行解。；
步骤24、适应度值：评价种群中每个染色体个体的适应度值即目标值，本次种群中最优解为
Figure BDA0001515830510000051
步骤25、如果
Figure BDA0001515830510000052
满足结束条件输出最优解或者近似最优解，并且结束运行；否则执行步骤26；
步骤26、SA局部搜索。设初始化温度为T0，k＝0
While Tk＞Tend count＝0
Whilecount＜Lmax
在
Figure BDA0001515830510000053
随机选取一道工序，利用基于启发式规则的解码算法重新选择作业资源，按照染色体中基因顺序重新排成计算新的适应度值fnew；
采用Metropolis准则决定是否接受新解；
If接受新解
以新解取代旧解
Figure BDA0001515830510000054
转温度更新；
Else count＝count+1；
END
温度更新：Tk+1＝Tkαk(其中αk为温度衰减率)
k＝k+1
END
返回最终
Figure BDA0001515830510000061
步骤27：如果
Figure BDA0001515830510000062
满足结束条件输出最优解或者近似最优解，并且结束运行，否则执行步骤28；
步骤28：对种群中满足交叉概率的染色体个体按照交叉策略进行交叉，对交叉得到的种群满足变异概率的染色体个体按照变异策略进行变异，利用扇形分割法选取得到新一代种群，返回步骤24；
终止条件为达到设定的迭代次数。
本发明提出的精确管理模式下的人员生产组织模式，以人员作为最基本的作业单元安排任务。在作业任务与人员协同调度中，由于任务安排的时间不同，需对不同时刻作业任务进行人员安排，从而获得任务完成的起止时间。针对上述需求，本发明提出了精确管理作业模式下基于改进遗传算法在制状态人员调度，以实现车间中对人力资源的调度排产。基于在制状态的人员调度思想是将新建任务安排到已存在部分作业任务的人员上进行持续调度的作业排产。基于在制状态的人员调度是一种典型的多资源调度算法，其难点是多人员的协同作业以及新任务与人员原有任务在时间上的协调。本发明提出了一种改进的混合遗传算法对基于在制状态的人员调度进行求解，构造一种特殊的两部分二维编码形式解决多人员的协同作业问题，保证了算法解的可行性；设计了基于启发式规则的解码，实现了新任务与人员原有任务在时间上的协调；制定了一种伪随机的初始种群生存方法，平均人员负荷，提高初始种群质量加快算法收敛；利用Pareto算法选择新的种群，保证新种群的多样性同时继承了原始种群的优秀基因。
具体实施方式
一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法，包括：
步骤1、基于在制状态的人员调度问题建模，人员的在制状态指在进行人员调度时，人员已被安排部分任务。基于在制状态的人员调度是在不影响人员原有任务作业的基础上，为新建任务安排作业人员。基于在制状态的人员调度是实现任务与人员协同调度技术的关键，根据于当前工人状态对任务进行人员安排，确定任务在制造中的起止时间。
在步骤1中，包括以下分步骤：
步骤11、基于在制状态的人员调度问题描述：作业现场共有w个工人{W1,W2,...,Ww}，在不影响工人原有任务作业的前提下为b个新任务{B1,B2,...,Bb}安排作业人员。每个任务工艺路线预先确定，由一道或者多道序组成，每道工序有固定的工时可在同一时刻选择多个对应工种和工人进行加工，每个工人掌握一种作业技能。通过确定最佳的工序作业顺序，并为每道工序选择最佳的人员组合，在满足所有工序对人员需求的条件下，获得最佳性能指标，是基于在制状态下人员调度的目标；
步骤12、基于在制状态的人员调度约束：
在人员调度过程中对人员提出如下约束：
①人员的初始状态为已安排部分作业任务；
②每个作业人员拥有独立的加工日历；
③每个人员在同一时刻只能加工一个任务的一道序；
④当确定作业人员的加工工序，其加工过程不能停止直至工序完成；
⑤每个人员掌握一种作业技能；
⑥忽略作业人员在任务间的流转时间。
对任务提出如下约束：
①任务的工艺路线约束：每个任务对应一道或者多道工序，工序的工艺路线预先确定；
②每道工序对应至少一个工种，工种至少一个工人；
③每道工序有固定的工时；
④工序可作业的条件为，工序对应的工种和工人数量同时满足需求；
⑤不考虑任务移出和移入车间的时间。
步骤13、基于在制状态的人员调度数学建模：
(1)基础数据定义
Pi,j表示任务Bi的第j道序；
[tpid1,tpid2,...,tpidk]表示所有工人工种的集合，tpid是工人工种对应功能种类的唯一标示符且tpid≠0，k表示种类的总数；
Figure BDA0001515830510000081
表示工人Wm的作业工种为tpidk；
Figure BDA0001515830510000082
表示工序Pi,j所需工种的数量，
Figure BDA0001515830510000083
取值为0到该种类资源数量的最大值，当取值为0时表示Pi,j不需要该种类资源，例如[1,2,0,...,0]，表示在工序Pi,j作业时需要1个工种为tpid1的工人，2个工种为tpid2的工人；
Figure BDA0001515830510000084
表示Pij作业开始时间，设每个任务由时刻0开始加工，因此
Figure BDA0001515830510000085
Figure BDA0001515830510000086
表示Pij作业工时；
Figure BDA0001515830510000087
表示Pij作业结束时间；
Figure BDA0001515830510000088
表示工序Pij调度时工人
Figure BDA0001515830510000089
的可用时间窗集合，
Figure BDA00015158305100000810
其中
Figure BDA00015158305100000811
表示
Figure BDA00015158305100000812
在
Figure BDA00015158305100000813
时刻与
Figure BDA00015158305100000814
时刻之间对工序Pij连续可用；
Figure BDA00015158305100000815
表示工序Pij调度时工人
Figure BDA00015158305100000816
的被占用的时间窗集合，
Figure BDA0001515830510000091
其中
Figure BDA0001515830510000092
表示
Figure BDA0001515830510000093
在
Figure BDA0001515830510000094
时刻与
Figure BDA0001515830510000095
时刻之间连续被工序Pij占用；
Figure BDA0001515830510000096
表示
Figure BDA0001515830510000097
的工作日历
Figure BDA0001515830510000098
Figure BDA0001515830510000099
表示在工序Pij调度时刻工人被占用时间与空闲时间的合集为工人的工作日历；
Figure BDA00015158305100000910
表示工序Pij调度时刻工人被占用时间与空闲时间不重叠；
Figure BDA00015158305100000911
表示时间窗集合在时间段[ST,ET]之间的作业工时；
(2)工艺约束
Figure BDA00015158305100000912
表示工序必须满足加工工艺约束；
Figure BDA00015158305100000913
表示工序加工过程不允许中断；
(3)作业能力约束
Figure BDA00015158305100000914
工序Pij加工需要一种或几种数量不为0的瓶颈资源；
Figure BDA00015158305100000915
为工序Pij的可加工资源的充要条件为
Figure BDA00015158305100000916
设
Figure BDA00015158305100000917
为工序Pij选择的工人集合，对于集合中的任意元素在工序作业起止时间段内作业工时大于等于工序作业工时即
Figure BDA00015158305100000918
(3)目标函数
最大完工时间最短：
Figure BDA00015158305100000919
人力资源平均负荷：
Figure BDA0001515830510000101
适应度函数：
F＝ω1f1+ω2f2 (3)
其中ω1,ω2为f1,f2的加权值。
步骤2、利用改进遗传算法，实现在制状态人员调度的最优解的求解。
在步骤2中，包括以下分步骤：
步骤21、确定参数。包括种群规模、迭代次数、初始化、交叉概率、变异概率；
步骤22、初始种群。利用禁忌搜索思想，基于工艺约束与作业能力约束，建立候选工序集SP与人员集[S1,S2,...,SK]，利用平衡人员之间负荷的伪随机方法生成初始种群；
步骤23、解码。利用基于启发式规则的解码算法对染色体进行解码生成面向人员调度的可行解。；
步骤24、适应度值：评价种群中每个染色体个体的适应度值即目标值，本次种群中最优解为
Figure BDA0001515830510000102
步骤25、如果
Figure BDA0001515830510000103
满足结束条件输出最优解或者近似最优解，并且结束运行；否则执行步骤26；
步骤26、SA局部搜索。设初始化温度为T0，k＝0
While Tk＞Tend count＝0
Whilecount＜Lmax
在
Figure BDA0001515830510000111
随机选取一道工序，利用基于启发式规则的解码算法重新选择作业资源，按照染色体中基因顺序重新排成计算新的适应度值fnew；
采用Metropolis准则决定是否接受新解；
If接受新解
以新解取代旧解
Figure BDA0001515830510000112
转温度更新；
Else count＝count+1；
END
温度更新：Tk+1＝Tkαk(其中αk为温度衰减率)
k＝k+1
END
返回最终
Figure BDA0001515830510000113
步骤27：如果
Figure BDA0001515830510000114
满足结束条件输出最优解或者近似最优解，并且结束运行，否则执行步骤28；
步骤28：对种群中满足交叉概率的染色体个体按照交叉策略进行交叉，对交叉得到的种群满足变异概率的染色体个体按照变异策略进行变异，利用扇形分割法选取得到新一代种群，返回步骤24；
终止条件为达到设定的迭代次数。

Claims (1)

1.一种基于改进遗传算法的在制状态人员调度方法，其特征在于具体步骤为：
步骤1、基于在制状态的人员调度问题建模，人员的在制状态指在进行人员调度时，人员已被安排部分任务；基于在制状态的人员调度是在不影响人员原有任务作业的基础上，为新建任务安排作业人员；基于在制状态的人员调度是实现任务与人员协同调度技术的关键，根据于当前工人状态对任务进行人员安排，确定任务在制造中的起止时间；
步骤2、利用改进遗传算法，实现在制状态人员调度的最优解的求解，
其中，所述步骤1中进行问题数学建模具体为：
步骤11、基于在制状态的人员调度问题描述：作业现场共有w个工人{W1,W2,...,Ww}，在不影响工人原有任务作业的前提下为b个新任务{B1,B2,...,Bb}安排作业人员；每个任务工艺路线预先确定，由一道或者多道序组成，每道工序有固定的工时在同一时刻选择多个对应工种和工人进行加工，每个工人掌握一种作业技能；通过确定最佳的工序作业顺序，并为每道工序选择最佳的人员组合，在满足所有工序对人员需求的条件下，获得最佳性能指标，是基于在制状态下人员调度的目标；
步骤12、基于在制状态的人员调度约束：
在人员调度过程中对人员提出如下约束：
①人员的初始状态为已安排部分作业任务；
②每个作业人员拥有独立的加工日历；
③每个人员在同一时刻只能加工一个任务的一道序；
④当确定作业人员的加工工序，其加工过程不能停止直至工序完成；
⑤每个人员掌握一种作业技能；
⑥忽略作业人员在任务间的流转时间；
对任务提出如下约束：
①任务的工艺路线约束：每个任务对应一道或者多道工序，工序的工艺路线预先确定；
②每道工序对应至少一个工种，工种至少一个工人；
③每道工序有固定的工时；
④工序可作业的条件为，工序对应的工种和工人数量同时满足需求；
⑤不考虑任务移出和移入车间的时间；
步骤13、基于在制状态的人员调度数学建模：
(1)基础数据定义
Pi,j表示任务Bi的第j道序；
[tpid1,tpid2,...,tpidk]表示所有工人工种的集合，tpid是工人工种对应功能种类的唯一标示符且tpid≠0，k表示种类的总数；
Figure FDA0003249177850000021
表示工人Wm的作业工种为tpidk；
Figure FDA0003249177850000022
表示工序Pi,j所需工种的数量，
Figure FDA0003249177850000023
取值为0到该种类资源数量的最大值，当取值为0时表示Pi,j不需要该种类资源；
Figure FDA0003249177850000024
表示Pij作业开始时间，设每个任务由时刻0开始加工，因此
Figure FDA0003249177850000025
Figure FDA0003249177850000026
表示Pij作业工时；
Figure FDA0003249177850000027
表示Pij作业结束时间；
Figure FDA0003249177850000028
表示工序Pij调度时工人
Figure FDA0003249177850000029
的可用时间窗集合，
Figure FDA00032491778500000210
其中
Figure FDA00032491778500000211
表示
Figure FDA00032491778500000212
在
Figure FDA00032491778500000213
时刻与
Figure FDA00032491778500000214
时刻之间对工序Pij连续可用；
Figure FDA00032491778500000215
表示工序Pij调度时工人
Figure FDA00032491778500000216
的被占用的时间窗集合，
Figure FDA00032491778500000217
其中
Figure FDA00032491778500000218
表示
Figure FDA00032491778500000219
在
Figure FDA00032491778500000220
时刻与
Figure FDA00032491778500000221
时刻之间连续被工序Pij占用；
Figure FDA00032491778500000222
表示
Figure FDA00032491778500000223
的工作日历
Figure FDA00032491778500000224
Figure FDA00032491778500000225
表示在工序Pij调度时刻工人被占用时间与空闲时间的合集为工人的工作日历；
Figure FDA0003249177850000031
表示工序Pij调度时刻工人被占用时间与空闲时间不重叠；
Figure FDA0003249177850000032
表示时间窗集合在时间段[ST,ET]之间的作业工时；
(2)工艺约束
Figure FDA0003249177850000033
表示工序必须满足加工工艺约束；
Figure FDA0003249177850000034
表示工序加工过程不允许中断；
(3)作业能力约束
Figure FDA0003249177850000035
工序Pij加工需要一种或几种数量不为0的瓶颈资源；
Figure FDA0003249177850000036
为工序Pij的可加工资源的充要条件为
Figure FDA0003249177850000037
设
Figure FDA0003249177850000038
为工序Pij选择的工人集合，对于集合中的任意元素在工序作业起止时间段内作业工时大于等于工序作业工时即
Figure FDA0003249177850000039
(3)目标函数
最大完工时间最短：
Figure FDA00032491778500000310
人力资源平均负荷：
Figure FDA00032491778500000311
适应度函数：
F＝ω1f1+ω2f2 (3)
其中ω1,ω2为f1,f2的加权值，
并且其中，所述步骤2包括：
步骤21、确定参数；包括种群规模、迭代次数、初始化、交叉概率、变异概率；
步骤22、初始种群；利用禁忌搜索思想，基于工艺约束与作业能力约束，建立候选工序集SP与人员集[S1,S2,...,SK]，利用平衡人员之间负荷的伪随机方法生成初始种群；
步骤23、解码；利用基于启发式规则的解码算法对染色体进行解码生成面向人员调度的可行解；
步骤24、适应度值：评价种群中每个染色体个体的适应度值即目标值，本次种群中最优解为
Figure FDA0003249177850000041
步骤25、如果
Figure FDA0003249177850000042
满足结束条件输出最优解或者近似最优解，并且结束运行；否则执行步骤26；
步骤26、SA局部搜索；设初始化温度为T0，k＝0
While Tk＞Tendcount＝0
Whilecount＜Lmax
在
Figure FDA0003249177850000043
随机选取一道工序，利用基于启发式规则的解码算法重新选择作业资源，按照染色体中基因顺序重新排成计算新的适应度值fnew；
采用Metropolis准则决定是否接受新解；
If接受新解
以新解取代旧解
Figure FDA0003249177850000044
转温度更新；
Else count＝count+1；
END
温度更新：Tk+1＝Tkαk，其中αk为温度衰减率；
k＝k+1
END
返回最终
Figure FDA0003249177850000051
步骤27：如果
Figure FDA0003249177850000052
满足结束条件输出最优解或者近似最优解，并且结束运行，否则执行步骤28；
步骤28：对种群中满足交叉概率的染色体个体按照交叉策略进行交叉，对交叉得到的种群满足变异概率的染色体个体按照变异策略进行变异，利用扇形分割法选取得到新一代种群，返回步骤24；
终止条件为达到设定的迭代次数。
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