CN109447408B - 一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法 - Google Patents

一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于跨单元调度相关技术领域，其公开了一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法，该方法包括以下步骤：(1)建立复杂网络环境下的跨单元调度模型及跨单元制造网络模型；(2)确定跨单元调度模型的目标函数；(3)分别基于工序序列、机器序列及制造单元序列进行编码，进而建立初始种群，并计算初始解的适应度；(4)根据小世界网络节点连接状态对初始种群进行交叉变异以得到子代种群；(5)将当前的父代种群与子代种群合并后及非支配排序以得到新种群，新种群参与下次循环计算直至达到预先设定的最大循环次数终止，终止后选取当前最优解作为解决跨单元调度问题的方案。本发明提高了效率及质量，准确度较好，适用性较强。

Description

一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法
技术领域
本发明属于跨单元调度相关技术领域，更具体地，涉及一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法。
背景技术
单元制造系统是将能够加工某些具有相似加工路径工件的机器放置在一个单元内，当代最新、最有效的生产线设置方式之一。随着生产制造业的发展，现代化生产中产品需求越来越多样化，工件的某些工序可能需要其他单元里的某些特定机器加工，工件对于特殊机器的需求以及单元加工能力的期望越来越高。这种现象造成了一些工件需要跨越多个单元加工的情况，而工件在单元间转移就构成了跨单元调度问题。跨单元调度问题不仅要考虑单元内部的生产调度问题，还涉及单元间的运输调度问题。
网络化制造是指通过采用先进的网络技术、制造技术及其他相关技术来构建面向企业特定需求的基于网络的制造系统，并在系统的支持下突破空间对企业生产经营范围和方式的约束，以实现企业间的协同和各种社会资源的共享与集成。在网络化制造条件下，各个企业成为生产制造节点，各节点相连形成生产制造的复杂网络，在复杂环境下，实现了企业的生产资源共享、企业间的生产制造协同合作。
复杂网络环境下的跨单元调度优化问题涉及的制造单元规模大、加工任务多，特殊工件跨单元加工路径不唯一，以上因素减少了机器设备的约束，扩大了可行解的搜索范围，与传统车间调度问题相比是更加复杂的调度问题，对算法的求解速度和全局搜索能力提出了更高的要求，且现有方法解决上述问题比较困难，质量较差，效率较低，甚至无法解决。相应地，本领域存在着发展一种适用性较好的多目标跨单元调度方案获取方法的技术需求。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其基于现有多目标跨单元的调度方法，研究及设计了一种适用性及速度均较好的基于复杂网络理论的跨单元调度方法。所述方法是基于改进的小世界遗传算法解决复杂网络环境下跨单元调度问题的方法，其能够在制造单元规模大、加工任务多、特殊工件跨单元加工路径不唯一的条件下快速获取可行解并具有良好的全局搜索能力。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法，该方法包括以下步骤：
(1)建立复杂网络环境下的跨单元调度模型及跨单元制造网络模型，其中，所述跨单元制造网络模型中用节点表示机器设备，并按照机器序号对节点进行标号，节点之间的有向线段表示机器的加工先后顺序，有向线段的权重表示若干工序在某个节点加工后转向下一个节点加工，节点之间通过有向线段相互连接而形成复杂网络；
(2)确定所述跨单元调度模型的目标函数；
(3)分别基于工序序列、机器序列及制造单元序列进行编码，进而建立初始种群，并依据所述目标函数计算初始解的适应度；
(4)根据得到的所述适应度及所述跨单元制造网络模型的小世界网络节点连接状态对所述初始种群进行交叉变异以得到子代种群；
(5)将当前的父代种群与所述子代种群合并后进行非支配排序，继而得到新种群，所述新种群参与下次循环计算直至达到预先设定的最大循环次数终止，终止后选取当前最优解作为解决跨单元调度问题的方案。
进一步地，所述跨单元制造网络模型是多类型节点的组合，其中相同类型的节点连接数量大于不同类型节点的连接数量。
进一步地，步骤(2)中，以最小化最大完工时间和最小化总体加工成本为优化目标。
进一步地，所述目标函数为：
Figure BDA0001808779230000031
Figure BDA0001808779230000032
式中，Cm为加工时间；Sm为制造成本；n为工件标号；m为设备标号；Cij为第i个工件第j道工序的结束时间；Ai为工件i的加工成本；Bi为工件i的运输成本。
进一步地，所述初始种群的建立包括以下步骤：首先，设定所述初始种群的规模为n，所述初始种群由两组个体组成，两组个体分别占种群规模的a％、b％；之后，根据基于工序序列的三段式编码生成a％*2n个个体，并计算每个个体的模块度，选择模块度最大的a％*n作为第1组个体；最后，根据基于工序序列的编码随机生成b％*n个体作为第2组个体，由此建立所述初始种群。
进一步地，每个个体节点都与若干个节点相连，对于该个体相连的若干个个体进行非支配排序，并从中选取出最优个体，与该最优个体进行交叉变异生成子代个体。
进一步地，小世界网络节点连接介于随机网络与规则网络之间，其具有与随机网络相似的短平均最短路径，同时也具有和规则网络相似的大平均聚类系数。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的基于复杂网络理论的跨单元调度方法主要具有以下有益效果：
1.建立复杂网络环境下的跨单元调度模型及跨单元制造网络模型，其中，所述跨单元制造网络模型中用节点表示机器设备，并按照机器序号对节点进行标号，节点之间的有向线段表示机器的加工先后顺序，有向线段的权重表示若干工序在某个节点加工后转向下一个节点加工，节点之间通过有向线段相互连接而形成复杂网络，由此解决了调度复杂问题，灵活性好，适应性较强。
2.根据得到的所述适应度及所述跨单元制造网络模型的小世界网络节点连接状态对所述初始种群进行交叉变异以得到子代种群，基于改进的小世界遗传算法解决了复杂网络环境下跨单元调度问题，且提高了效率及准确性。
3.所述跨单元制造网络模型是多类型节点的组合，其中相同类型的节点连接数量大于不同类型节点的连接数量，如此提高了所述跨单元制造网络模型与实际情况的一致性，进而提高了求解质量及速度。
附图说明
图1是本发明第一实施方式提供的基于复杂网络理论的跨单元调度方法的流程示意图。
图2是本发明第二实施方式提供的基于复杂网络理论的跨单元调度方法涉及的跨单元制造网络模型的复杂网络示意图。
图3是图2中的基于复杂网络理论的跨单元调度方法涉及的各制造单元间的距离矩阵图。
图4是采用图2中的基于复杂网络理论的跨单元调度方法得到的最大完工时间与迭代次数之间的关系示意图。
图5是采用图2中的基于复杂网络理论的跨单元调度方法得到的最大成本与迭代次数之间的关系示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
请参阅图1，本发明第一实施方式提供的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，该方法主要包括以下步骤：
步骤一，建立复杂网络环境下的跨单元调度模型及跨单元制造网络模型，其中，所述跨单元制造网络模型中用节点表示机器设备，并按照机器序号对节点进行标号，节点之间的有向线段表示机器的加工先后顺序，有向线段的权重表示若干工序(至少一个工序)在某个节点加工后转向下一个节点加工，节点之间通过有向线段相互连接而形成复杂网络。
具体地，所述跨单元制造网络模型(复杂网络模型)不是大批性质相同节点的随机连接，而是多类型节点的组合，其中相同类型的节点存在较多的连接，而不同类型节点的连接则相对较少，呈现出网络社区结构。
步骤二，确定所述跨单元调度模型的目标函数。具体地，以最小化最大完工时间和最小化总体加工成本为优化目标，所述目标函数的表达式如下：
Figure BDA0001808779230000051
Figure BDA0001808779230000052
式中，Cm为加工时间；Sm为制造成本；n为工件标号；m为设备标号；Cij为第i个工件第j道工序的结束时间；Ai为工件i的加工成本；Bi为工件i的运输成本。
所述跨单元调度模型的约束条件为：
Figure BDA0001808779230000053
Figure BDA0001808779230000061
Figure BDA0001808779230000062
Figure BDA0001808779230000063
Figure BDA0001808779230000064
Figure BDA0001808779230000065
Sij+1≥Cij+eij×Di，jj+1×Li (9)
Figure BDA0001808779230000066
Figure BDA0001808779230000067
其中，约束(3)表示每道工序只能在一台机器设备上加工完成；约束(4)为每道工序的实际加工时间；约束(5)表示每道工序都必须加工且只能加工一次；约束(6)表示每道工序的开始加工时间；约束(7)表示每道工序完工时间；约束(8)表示机器设备同一时间只能加工一道工序；约束(9)表示每道工序只有在上道工序完成并运输到相应单元后才能开始加工；约束(10)为工序的加工成本；约束(11)为工件的运输费用。
式中，Oi，j为工件i的第j道工序；Oi为工件i的工序总数；t为时间；Li为工件i在制造单元间单位距离的运输时间；Di，jj+1Oi，j和Oi，j+1被分配到不同制造单元之间的运输距离；Mi为工件i单位距离平均运输费用；Eijm为工序Oi，j在机器设备m上的加工成本；Pijm为工序Oi，j在机器设备m上的加工时间；Sij为工序Oi，j的开始加工时间；Pij为工序Oi，j的实际加工时间；Cij为工序Oi，j的结束时间；Ai为工件i的加工成本；Bi为工件i的运输费用；CM为最大完工时间；SM为总制造成本；
Figure BDA0001808779230000068
Figure BDA0001808779230000069
步骤三，分别基于工序序列、机器序列及制造单元序列进行编码，进而建立初始种群，并依据所述目标函数计算初始解的适应度。
所述初始种群的生成主要包括以下步骤：
(1)所述初始种群的规模设定为n。
(2)为了保持所述初始种群的多样性，所述初始种群由两组个体组成，两组个体分别占种群规模的a％、b％。
(3)根据基于工序序列的三段式编码生成a％*2n个个体，并计算每个个体的模块度，选择模块度最大的a％*n作为第1组个体。
(4)根据基于工序序列的编码随机生成b％*n个体作为第2组个体，由此建立所述初始种群。
步骤四，根据得到的所述适应度及所述跨单元制造网络模型的小世界网络节点连接情况对所述初始种群进行交叉变异以得到子代种群。
具体地，每个个体节点都与若干节点相连，对于该个体相连的若干个个体进行非支配排序，并从中选取出最优个体，与该最优个体进行交叉变异生成子代个体。小世界网络节点连接结构介于随机网络和规则网络之间，具有和随机网络相似的短平均最短路径，同时具有和规则网络相似的大平均聚类系数。
步骤五，将当前的父代种群与所述子代种群合并后进行非支配排序，进而得到新种群，所述新种群参与下次循环计算直至达到预先设定的最大循环次数tmax终止，终止后选取当前最优解作为解决跨单元调度问题的方案。
请参阅图2及图3，本发明第二实施方式提供的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，该方法涉及的制造网络包括20个单元，每个单元包括不同的机器设备，每个制造单元具体包含的机器设备如表1所示。该实施方式中待加工工件数目为50，表2中给出了某些典型工件的可选制造单元及相应的机器设备、每道工序在不同机器上加工时间和成本。表2中，每个工件的加工路径有一种或者多种可选择路径，例如工件J2有多种加工路径可供选择，其第一种可选路径为在U2和U4两个单元中加工，加工机器为U2单元中的机器4、机器5、机器6以及U4单元中的机器11，其消耗的加工时间分别为80、90、100、80，加工成本分别为9、9、6、6。不同机器之间的运输距离由机器所在单元之间的距离决定，各个单元之间的距离用矩阵J表示，具体如图2所示。图2中所示的距离单元为单元距离，实施方式中设定每单位距离的运输时间为1，每单位运输距离运输消耗的成本为0.2倍的单位成本。
表1制造单元包含的机器设备
Figure BDA0001808779230000081
表2工件加工时间及成本
Figure BDA0001808779230000082
本发明第二实施方式提供的在网络环境条件下获取多目标跨单元方案的方法主要包括以下步骤：
S1，建立复杂网络环境下的跨单元调度模型及跨单元制造网络模型，将各机器设备与节点对应并对节点进行标号，按照机器加工先后顺序在节点间用有向线段连接，以构建出加工制造的复杂网络。
S2，确定以最小化最大完工时间和最小化总体加工成本为优化目标，建立所述跨单元调度模型的目标函数。所述目标函数的表达式为：
Figure BDA0001808779230000091
Figure BDA0001808779230000092
式中，Cm为加工时间；Sm为制造成本；n为工件标号；m为设备标号；Cij为第i个工件第j道工序的结束时间；Ai为工件i的加工成本；Bi为工件i的运输成本。
S3，设定循环参数，初始种群数目n＝100，交叉概率q＝0.3，变异概率r＝0.3，小世界网络参数p＝0.6、k＝4，终止代数设置为200。
S4，依据工序序列、机器序列、制造单元序列进行编码。
S5，依据提出的基于制造网络模块度的初始解生成机制产生初始解，并依据优化目标的表达式计算初始解的适应度。
S6，根据所述跨单元制造网络模型的小世界网络节点连接情况对所述初始种群进行交叉变异，每个个体节点都与若干节点相连，对于该个体相连的若干个体进行非支配排序，从中挑选出最优个体，并与最优个体进行交叉变异生成子代个体。
S7，将父代种群与子代种群合并后进行非支配排序，并采用精英保留策略以形成新种群参与下次循环计算，直至达到预先设定的最大迭代次数tmax终止，终止后选取当前最优解作为解决跨单元调度问题的方案。
请参阅图4及图5，在相同条件下，运用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGAII)、小世界遗传算法(SWGA)求解相同问题，本发明提出的改进小世界遗传算法在求解速度和求解质量上具有明显优势。
本发明提供的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，该方法采用了小世界遗传算法，其在求解速度和求解质量上均具有明显的优势，为复杂网络环境下的跨单元调度优化问题的解决提供了方案，有利于车间调度，实现了企业的生产资源共享及企业间的生产制造协同合作。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)建立复杂网络环境下的跨单元调度模型及跨单元制造网络模型，其中，所述跨单元制造网络模型中用节点表示机器设备，并按照机器序号对节点进行标号，节点之间的有向线段表示机器的加工先后顺序，有向线段的权重表示若干工序在某个节点加工后转向下一个节点加工，节点之间通过有向线段相互连接而形成复杂网络；
(2)确定所述跨单元调度模型的目标函数；
(3)分别基于工序序列、机器序列及制造单元序列进行编码，进而建立初始种群，并依据所述目标函数计算初始解的适应度；
(4)根据得到的所述适应度及所述跨单元制造网络模型的小世界网络节点连接状态对所述初始种群进行交叉变异以得到子代种群；
(5)将当前的父代种群与所述子代种群合并后进行非支配排序，继而得到新种群，所述新种群参与下次循环计算直至达到预先设定的最大循环次数终止，终止后选取当前最优解作为解决跨单元调度问题的方案。
2.如权利要求1所述的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于：所述跨单元制造网络模型是多类型节点的组合，其中相同类型的节点连接数量大于不同类型节点的连接数量。
3.如权利要求1所述的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于：步骤(2)中，以最小化最大完工时间和最小化总体加工成本为优化目标。
4.如权利要求3所述的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于：所述目标函数为：
Figure FDA0001808779220000021
Figure FDA0001808779220000022
式中，Cm为加工时间；Sm为制造成本；n为工件标号；m为设备标号；Cij为第i个工件第j道工序的结束时间；Ai为工件i的加工成本；Bi为工件i的运输成本。
5.如权利要求1-4任一项所述的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于：所述初始种群的建立包括以下步骤：首先，设定所述初始种群的规模为n，所述初始种群由两组个体组成，两组个体分别占种群规模的a％、b％；之后，根据基于工序序列的三段式编码生成a％*2n个个体，并计算每个个体的模块度，选择模块度最大的a％*n作为第1组个体；最后，根据基于工序序列的编码随机生成b％*n个体作为第2组个体，由此建立所述初始种群。
6.如权利要求1-4任一项所述的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于：每个个体节点都与若干个节点相连，对于该个体相连的若干个个体进行非支配排序，并从中选取出最优个体，与该最优个体进行交叉变异生成子代个体。
7.如权利要求1-4任一项所述的基于复杂网络理论的跨单元调度方法，其特征在于：小世界网络节点连接介于随机网络与规则网络之间，其具有与随机网络相似的短平均最短路径，同时也具有和规则网络相似的大平均聚类系数。
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