CN114676987A - 一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于柔性作业车间调度相关技术领域，并公开了一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，包括：构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数；针对柔性作业车间调度模型，基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则分别进行挖掘优化，然后采用优化后的规则实现柔性作业车间的主动调度过程。通过本发明，能根据不同的车间环境挖掘出车间最优调度规则，并且通过对启发式算法的设计使得算法生成的调度方案在主动调度集中，在确保能得到最优调度方案的同时有效减少了算法的计算成本，大大提高了算法计算效率，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。

Description

一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法
技术领域
本发明属于柔性作业车间调度相关技术领域，更具体地，涉及一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法。
背景技术
调度问题是制造流程规划和管理中最为关键的问题之一。作业车间问题(JSP)可以描述为：车间内有多个工件，每个工件有自己的工艺路线，工艺路线中包含多道工序，每道工序只能在一台机床上加工，机床在同一时刻只能加工一个工件；调度的目的就是确定每道工序的开始加工时间和结束加工时间，以最优化目标性能。柔性作业车间调度问题(FJSP)是车间调度的更一般情况，每道工序可以有多台机床选择，从而降低工序对资源的竞争。随着现代化车间具有相同功能机床的增加，此类问题的调度问题也越来越突出。
专利检索发现，现有技术中针对柔性作业车间调查问题已经提出了一些解决方案。例如，CN110619437A公开了一种低能耗柔性作业车间调度方法，其中采用改进遗传算法，采用多层编码策略，得出能源消耗和完工时间最优情况；CN110796355A公开了一种基于动态解码机制的柔性作业车间调度方法，其中提出可采用改进MOGA进行求解，并融入基于工件优先顺序交叉方法来完成对多目标柔性作业车间调度的最优化设计。又如，CN111967654A公开了一种基于混合遗传算法求解柔性作业车间调度方法，其中提出了将鲸鱼群算法得出的鲸鱼个体与遗传算法得到的染色体进行重组，从而改善了局部最优的不足，增强了求解精度和稳定性。
然而，进一步的研究表明，上述现有技术仍存在以下的不足或缺陷：首先，此类调度方法对于不同复杂车间环境的工况下，往往存在算法计算成本高、效率不足等问题；其次，现有技术中对如何实现柔性作业车间的主动调度方面考虑不足，相应无法满足对调度实时性要求高的智能制造车间；最后，在引入算法的过程中，如何在不破坏种群多样性的前提下进一步加快算法的进化效率，正构成本领域中亟待解决的关键问题之一。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或需求，本发明的目的在于提供一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，其中通过对整个调度流程重新进行了设计，并对关键操作步骤及算法机理等多个方面作出针对性改进，相应在确保能得到最优调度方案的同时进一步降低了算法的计算成本，显著提高了算法计算效率；此外，本发明能够有效根据不同复杂车间环境来主动挖掘与其相适应的调度规则，更为灵活且效果更优，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。
为实现上述目的，按照本发明，提供了一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，该方法包括：
S1：建模步骤
构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数；
S2：主动调度步骤
S21：根据柔性作业车间及待加工工件的相关基础信息，确定可调度工序集合和可加工设备集合；
S22：基于超启发式算法对工序排序规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可调度工序集合中各工序优先级，选择优先级最高的工序作为加工工序；
S23：基于超启发式算法对设备选择规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可加工设备集合中各设备优先级，选择选择优先级最高的设备作为所述工工序的加工设备，然后将工序安排在此设备的最早可加工时间段上；
S24：更新设备可加工时间和可调度工序集合；
S25：判断所有工序是否都已安排，是则结束，否则跳转至步骤S22。
作为进一步优选地，在步骤S1中，所述柔性作业车间调度模型以最大完工时间作为优化目标。
作为进一步优选地，在步骤S2中，所述基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则进行优化的流程优选设计如下：
(i)对初始设定的工序排序规则、设备选择规则进行基因编码；
(ii)计算所有个体的适应度函数值；
(iii)对种群个体进行初始化，并判断是否满足终止条件，如满足则终止进化，如不满足则转入步骤(iv)；
(iv)对初始化后的种群个体执行选择复制操作，然后对复制后的个体以预设的第一概率Pc执行择优交叉操作；
(v)对择优交叉后的种群个体以预设的第二概率Pm执行变异操作。
作为进一步优选地，在子步骤(i)中，所述基因编码的方式优选如下：
将工序排序规则和设备选择规则分别作为一个基因包含在同一条染色体内部，并且工序排序规则基因在设备选择规则基因前面，基因与基因之间用″·″分割；
各基因分为头部和尾部，其中工序排序规则基因的头部元素来自于函数集合FS和终止符集合TS-S，设备选择规则基因的头部元素来自于函数集合FS和终止符集合TS-C，工序排序规则基因的尾部元素来自于终止符集合TS-S，设备选择规则基因的尾部元素来自于终止符集合TS-C，并且基因头部长度与尾部长度满足下式的要求：
ti＝hi×(vi-1)+1(i＝1，2)
其中，t1和t2分别表示工序排序规则基因与设备选择规则基因各自的尾部长度，h1和h2分别表示工序排序规则基因与设备选择规则基因各自的头部长度，v1和v2分别表示函数符集合FS-S和FS-C中函数的最大参数的个数。
作为进一步优选地，在子步骤(iv)中，所述选择复制操作的方式优选如下：
首先计算各个体适应度函数值，根据适应度对个体进行排序；接着，将排序前三分之一的个体复制两份，排序中间三分之一的个体复制一份，排序后三分之一的个体不复制。
作为进一步优选地，在子步骤(iv)中，所述择优交叉操作的方式优选如下：
首先从种群中随机选择两个个体作为亲本，然后按照交叉法进行n次交叉，分别计算产生的2n个子代个体的适应度；最后，从这2n个子代个体中选出适应度最优的两个加入到新种群中。
作为进一步优选地，所述交叉法优选为单点、两点或多点的交叉。
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，具有以下有益效果：
(1)本发明通过对整个调度工艺流程重新进行了设计，并对关键操作步骤及算法机理等多个方面作出针对性改进，与现有技术中各类基于精确求解的调度方法相比，不仅可获得更快的求解速度，而且在排产调度时能进一步快速响应车间扰动；
(2)本发明与现有技术中基于固定单一规则调度和基于固定规则库选择规则的调度方法相比，能够根据不同复杂车间环境来主动挖掘与车间环境相适应的调度规则，更加灵活且调度效果更优；
(3)本发明针对性基于排序规则和分配规则来实现柔性作业车间主动调度，在确保能得到最优调度方案的同时有效减少了算法的计算成本，大大提高了算法计算效率；
(4)本发明还进一步对超启发式算法中的编码方式、交叉算子等关键点作出了进一步的优选设计，相应能在不破坏种群多样性的情况下加快算法的进化效率，大大提升了算法优化效率，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。
附图说明
图1是用于示范性说明本发明的智能柔性作业车间主动调度方法的主体流程图；
图2是按照本发明的一个优选实施例、用于显示基于超启发式算法的规则优化处理流程图；
图3是按照本发明的另一优选实施例、用于显示工序排序规则和设备选择规则的基因编码方式示意图；
图4是按照本发明的另一优选实施例、用于显示择优交叉操作的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1是用于示范性说明本发明的智能柔性作业车间主动调度方法的主体流程图。下面将结合图1来更为具体地解释说明本发明。
首先，是建模步骤。
在此步骤S1中，需要构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数。
更具体地，作为一个具体是示范性举例，构建带作业释放时间的智能柔性作业车间调度模型，确定以最大完工时间为优化目标，目标函数如公式(1.1)所示：
f＝min(max(Cp))，1≤p≤n (1.1)
该数学模型应满足下列约束条件：
Ppqk＞0，p＝1，2，…，n (1.2)
Sp(q-1)k+pp(q-1)k≤Spqk′，p＝1，2，…，n (1.3)
Cp≤Cmax，p＝1，2，…，n (1.4)
Figure BDA0003547802180000061
Figure BDA0003547802180000062
Sp1k≥Ap (1.7)
Figure BDA0003547802180000063
Spqk≥0，Cpqk≥0，p＝1，2，…，n，q＝1，2，…，Op，k＝1，2，…，m (1.9)
式(1.2)表示每道工序的加工时间必须为正；
式(1.3)表示工序必须按顺序进行加工；
式(1.4)表示每道工序的完工时间不可以超过最大完工时间；
式(1.5)表示每台设备在同一时间只能加工一个工件；
式(1.6)表示每个工件在同一时间只能在一台设备上进行加工；
式(1.7)表示只有当工件到达后才能加工；
式(1.8)表示设备只能在可用时间进行加工；
式(1.9)确保每个工序的开始加工时间和完工时间为正；
以下是数学模型所用的参数变量：
N：工件数量；
M：设备数量；
P：工件编号(p＝1，2，…，n)；
Q：工序编号(q＝1，2，…，Op)；
M：设备编号(M＝1，2，…，k)；
Opq：工件p的工序q(p＝1，2，…，i；q＝1，2，…，j)；
Ap：工件p的到达时间；
Cp：工件p的完工时间；
Dp：工件p的交货期；
Spqk：工件p的工序q在设备k上的开始加工时间；
Ppqk：工件p的工序q在设备k上的加工时间；
Cpqk：工件p的工序q在设备k上的完工时间；
Ak：设备k的可用时间集；
Xpqk：如果工件p的工序q在设备k上进行加工则为1，否则为0；
Cmax：最大完工时间；
接着，是主动调度步骤。在作为关键发明改进所在的此步骤S2中，依次执行以下子步骤：
S21：根据柔性作业车间及待加工工件的相关基础信息，确定可调度工序集合P(Oij)和可加工设备集合M(mk)；
S22：基于超启发式算法对工序排序规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可调度工序集合中各工序优先级，选择优先级最高的工序作为加工工序；
S23：基于超启发式算法对设备选择规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可加工设备集合中各设备优先级，选择选择优先级最高的设备作为所述工工序的加工设备，然后将工序安排在此设备的最早可加工时间段上；
S24：更新设备可加工时间和可调度工序集合；
S25：判断所有工序是否都已安排，是则结束，否则跳转至步骤S22。
更具体地，在以上步骤S2中，所述基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则进行优化的流程优选设计如下：
(i)对初始设定的工序排序规则、设备选择规则进行基因编码；
(ii)计算所有个体的适应度函数值；
(iii)对种群个体进行初始化，并判断是否满足终止条件(譬如，达到设定的迭代次数或者最优个体10代没有发生变化)，如满足则终止进化，如不满足则转入步骤(iv)；
(iv)对初始化后的种群个体执行选择复制操作，然后对复制后的个体以预设的第一概率Pc执行择优交叉操作；
(v)对择优交叉后的种群个体以预设的第二概率Pm执行变异操作。
按照本发明的一个优选实施例，在子步骤(i)中，所述基因编码的方式优选如下：
将工序排序规则和设备选择规则分别作为一个基因包含在同一条染色体内部，并且工序排序规则基因在设备选择规则基因前面，基因与基因之间用″·″分割；
各基因分为头部和尾部，其中工序排序规则基因的头部元素来自于函数集合FS和终止符集合TS-S，设备选择规则基因的头部元素来自于函数集合FS和终止符集合TS-C，工序排序规则基因的尾部元素来自于终止符集合TS-S，设备选择规则基因的尾部元素来自于终止符集合TS-C，并且基因头部长度与尾部长度满足下式的要求：
ti＝hi×(vi-1)+1(i＝1，2)
其中，t1和t2分别表示工序排序规则基因与设备选择规则基因各自的尾部长度，h1和h2分别表示工序排序规则基因与设备选择规则基因各自的头部长度，v1和v2分别表示函数符集合FS-S和FS-C中函数的最大参数的个数。
作为进一步优选地，在子步骤(iv)中，所述选择复制操作的方式优选如下：
首先计算各个体适应度函数值，根据适应度对个体进行排序；接着，将排序前三分之一的个体复制两份，排序中间三分之一的个体复制一份，排序后三分之一的个体不复制。
作为进一步优选地，在子步骤(iv)中，所述择优交叉操作的方式优选如下：
首先从种群中随机选择两个个体作为亲本，然后按照交叉法进行n次交叉，分别计算产生的2n个子代个体的适应度；最后，从这2n个子代个体中选出适应度最优的两个加入到新种群中。
在本发明的一个具体示例中，上述算法的一些具体参数例如可设置为如下表一所示：
Figure BDA0003547802180000091
表一
此外，如同本领域所熟知地，各个函数符集合的定义如下表二所示：
Figure BDA0003547802180000092
表二
综上，按照本发明提出了一种步骤清晰、逻辑性好、处理效率高且响应性好的智能柔性作业车间主动调度方法，该方法能根据不同的车间环境挖掘出车间最优调度规则，并且通过对启发式算法的设计使得算法生成的调度方案在主动调度集中，在确保能得到最优调度方案的同时有效减少了算法的计算成本，大大提高了算法计算效率，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。
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)

1.一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，该方法包括：
S1：建模步骤
构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数；
S2：主动调度步骤
S21：根据柔性作业车间及待加工工件的相关基础信息，确定可调度工序集合和可加工设备集合；
S22：基于超启发式算法对工序排序规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可调度工序集合中各工序优先级，选择优先级最高的工序作为加工工序；
S23：基于超启发式算法对设备选择规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可加工设备集合中各设备优先级，选择选择优先级最高的设备作为所述工工序的加工设备，然后将工序安排在此设备的最早可加工时间段上；
S24：更新设备可加工时间和可调度工序集合；
S25：判断所有工序是否都已安排，是则结束，否则跳转至步骤S22。
2.如权利要求1所述的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，在步骤S1中，所述柔性作业车间调度模型以最大完工时间作为优化目标。
3.如权利要求2所述的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，在步骤S2中，所述基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则进行优化的流程优选设计如下：
(i)对初始设定的工序排序规则、设备选择规则进行基因编码；
(ii)计算所有个体的适应度函数值；
(iii)对种群个体进行初始化，并判断是否满足终止条件，如满足则终止进化，如不满足则转入步骤(iv)；
(iv)对初始化后的种群个体执行选择复制操作，然后对复制后的个体以预设的第一概率Pc执行择优交叉操作；
(v)对择优交叉后的种群个体以预设的第二概率Pm执行变异操作。
4.如权利要求3所述的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，在子步骤(i)中，所述基因编码的方式优选如下：
将工序排序规则和设备选择规则分别作为一个基因包含在同一条染色体内部，并且工序排序规则基因在设备选择规则基因前面，基因与基因之间用″·″分割；
各基因分为头部和尾部，其中工序排序规则基因的头部元素来自于函数集合FS和终止符集合TS-S，设备选择规则基因的头部元素来自于函数集合FS和终止符集合TS-C，工序排序规则基因的尾部元素来自于终止符集合TS-S，设备选择规则基因的尾部元素来自于终止符集合TS-C，并且基因头部长度与尾部长度满足下式的要求：
ti＝hi×(vi-1)+1(i＝1，2)
其中，t1和t2分别表示工序排序规则基因与设备选择规则基因各自的尾部长度，h1和h2分别表示工序排序规则基因与设备选择规则基因各自的头部长度，v1和v2分别表示函数符集合FS-S和FS-C中函数的最大参数的个数。
5.如权利要求3或4所述的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，在子步骤(iv)中，所述选择复制操作的方式优选如下：
首先计算各个体适应度函数值，根据适应度对个体进行排序；接着，将排序前三分之一的个体复制两份，排序中间三分之一的个体复制一份，排序后三分之一的个体不复制。
6.如权利要求3-5任意一项所述的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，在子步骤(iv)中，所述择优交叉操作的方式优选如下：
首先从种群中随机选择两个个体作为亲本，然后按照交叉法进行n次交叉，分别计算产生的2n个子代个体的适应度；最后，从这2n个子代个体中选出适应度最优的两个加入到新种群中。
7.如权利要求6所述的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，所述交叉法优选为单点、两点或多点的交叉。
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