CN115719108B - 资源对称型分布式车间综合调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出资源对称型分布式车间综合调度方法。本发明针对目前多品种、小批量复杂产品的分布式二车间综合调度问题中，因为没有充分考虑复杂产品属性结构和车间设备资源的客观情况，出现了增加产品的时间成本和降低车间平均设备利用率的问题，提出了工艺树循环分解的分布式二车间综合调度方法。所述方法首先提出了基于子树循环分解的车间调度方案，进一步提高了工序连续加工的紧密度；其次提出了以车间加工均衡为原则的工序分配方案，在保证工序并行加工优势的基础上，有效也减少了设备资源的空闲时间，进而优化了二车间综合调度的整体效果。通过与现有的所有分布式二车间综合调度方法的对比分析，本发明的调度效果更佳。

Description

资源对称型分布式车间综合调度方法

技术领域

本发明属于计算机集成制造技术领域，特别是涉及资源对称型分布式车间综合调度方法。

背景技术

分布式制造作为一种重要的生产模式，其生产效率、经济效益和社会效益一直都是专家和学者关注的问题。但是由于各个工厂间的生产规模、生产能力和地域差别较大，因此分布式调度问题主要研究工件的分配问题和调度问题，以实现调度效果的更优。

但是，目前在资源对称型的分布式二车间综合调度问题中，所有研究成果包括两车间可调度工序均衡处理调度方法、基于拟关键路径法的调度方法、基于邻域渲染的调度方法和基于择时的调度方法。但是，两车间可调度工序均衡处理调度方法只注重可调度工序的横向并行处理，忽略了调度方法在纵向调度效果的重要性，从而影响了工序在纵向加工的紧密性。基于拟关键路径法的调度方法只注重工序的纵向加工，忽略了非关键路径上其他工序的连续加工性，而且当处在长路径上的多个工序被分配到不同车间的时候，势必增加了工序的迁移次数。在基于邻域渲染的调度方法中的设备均衡策略会在两个车间之间产生不必要的工序迁移，对关键工序采用的长路径和长用时策略也降低了工序间的并行性，而且无论待调度工序与调度工序是紧前紧后约束关系还是相同紧后约束关系，都存在设备利用率不高的问题。在基于择时的调度方法中无论是调度序列还是分配方案都以工序的加工用时为主要考虑因素，不仅忽略了综合调度的并行处理优势，而且没有充分考虑到设备资源的利用情况，甚至出现了设备完全闲置的问题。

综上所述，目前资源对称型分布式二车间的综合调度主要存在以下问题：

1.综合调度问题属于NP-Hard问题，现有二车间的综合调度方法中工序连续加工的力度可进一步提高；

2.综合调度优化目标在最小化时间成本的基础上，没能充分而全面的考虑复杂产品自身属性和车间设备资源客观情况的综合利用，从而增加了工序的迁移；

3.车间中的设备资源存在利用率较低，甚至是闲置的问题。

发明内容

本发明目的是为了解决现有的技术问题，提出了资源对称型分布式车间综合调度方法。本发明所述方法在“加工和装配同步进行”的单件或小批树形结构复杂产品的分布式调度过程中，以“工序”和“设备”为双重优化对象，同步实现了产品时间成本更少和二车间设备平均利用率更高的优化效果。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明提出资源对称型分布式车间综合调度方法，所述方法具体为：

从复杂产品工艺树前后工序整体关系考虑，利用子树循环分解策略将工艺树分解为若干个可以一同调度的工序串；

以设备对应加工的工序数量为基准，将工序的层优先级、设备优先级和约束度因素全部作为影响调度结果的考量因素，根据工序权重值调度策略按照权重值由高到低的顺序依次调度在子树循环分解后形成的工序串；

以两个车间加工用时之差为基准，以待加入工序串与待分配车间预加工后形成的加工用时与另外一个车间当前的加工用时差值最小为依据，根据车间均衡分配策略分配待调度工序串，从而实现两车间调度均衡。

进一步地，所述方法将树状结构复杂产品的n道工序分配到2个车间f₁和f₂中，每个车间以一定的顺序共同加工完成复杂产品；每个车间拥有m台机器，且具有独立加工完成每道工序的能力。

进一步地，所述方法的约束条件包括：

(1)用树形结构表示复杂产品的加工工艺，以节点表示加工工序；

(2)每个工序节点的属性信息包括：工序序号、设备序号和加工用时；

(3)工序的加工和装配统一称为加工；

(4)工序和设备具有唯一匹配性，但工序与车间具有选择性；

(5)工序之间存在约束关系，在一道工序连续加工完成后，其后序约束工序才可以开始加工；

(6)同一车间内不存在相同设备，每道工序被分配到两个车间的几率相同，且加工用时不变；

(7)工序迁移的条件：当某一工序与其直接约束关系工序被分配到两个车间分别进行加工的时候，则发生工序迁移；

(8)车间内所有工序加工完毕后的总时间为此车间的完工时间。

进一步地，所述子树循环分解策略是通过对分枝数和叶节点工序属性的循环判断，将复杂产品工艺树中的根子树分解为若干个子树工序串，对于这些分解后形成的子树工序串，其内部又是具有紧前紧后约束关系的一组子树。

进一步地，所述子树循环分解策略具体操作流程为：

Step1：将复杂产品工艺树依据工序间的约束关系简化为有向图；

Step2：循环分解：

(1)判断工艺树的分枝是否唯一，是，则不符合复杂产品的条件，结束退出；否，则将工艺树的分枝根节点作为割集，分解工艺树，建立子树工序串；

(2)判断子树工序串是否为叶节点工序，是，分解结束；否，重复(1)；

Step3：根据确定的割集将复杂产品工艺树分解为若干子树工序串。

进一步地，所述工序权重值调度策略的具体操作流程为：

Step1：根据复杂产品工艺树的结构特征，确定工艺树的层序，计算各个工序的层优先级；

Step2：根据复杂产品工艺树的属性特征，计算各个工序的设备优先级、约束度和权重值；

Step3：确定除根节点以外的权重值最高的工序所在的工序串；

Step4：判断工序串是否唯一：是，则转Step5；否，则按照工序的层优先级由高到低的顺序调度其所在的工序串；

Step5：判断工序串是否存在最佳调度时刻：是，则在最佳时刻调度此工序串；否，则转Step6；

Step6：调度权重值较低的工序所在的工序串；

Step7：判断复杂产品工艺树分解形成的各个工序串是否已经全都调度，是，则转Step8；否，则转Step4；

Step8：建立工序串调度序列，调度结束。

进一步地，在车间均衡分配策略中，设p_i表示工序串序列中第i个工序串，T_pi表示工序i所在工序串的加工用时，表示权重值最大的工序所在的工序串，/>表示车间f₁当前时刻的加工时间，/>表示车间f₂当前时刻的加工时间，表示当前时刻两个车间之间的加工用时之差，则车间均衡分配策略是：minL_Δt。

进一步地，所述车间均衡分配策略操作流程具体为：

Step1：初始时刻，两个车间均处于待加工状态，此时

Step2：初始化L_Δt＝0；

Step3：在工序串调度序列中，将工序串分配到任意一个车间，假设分配到车间f₁，并计算车间f₁的当前加工用时/>

Step4：将权重值次之的工序所在的工序串分配到另外一个车间f₂，并计算车间f₂的当前加工用时

Step5：依次计算拟分配工序串的T_pi、拟分配到车间f₁和f₂后的车间当前加工时和/>更新L_Δt的值；

Step6：以最小化L_Δt为标准，分配工序串T_pi；

Step7：重复Step5，直到各个工序串均被分配完毕结束；

Step8：分配方案结束。

本发明提出一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述资源对称型分布式车间综合调度方法的步骤。

本发明提出一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现所述资源对称型分布式车间综合调度方法的步骤。

本发明的有益效果为：

本发明针对分布式综合调度的优化问题，提出了工艺树循环分解的方法，进一步优化了资源对称型的二车间综合调度效果。本发明以“工序”和“设备”为双重优化对象，全面考虑了其相关因素，同步实现了产品时间成本更少、迁移次数更少和二车间设备平均利用率更高的优化效果，在现有的所有资源对称型的分布式二车间综合调度方法中，实现了调度效果的更优。因而为解决综合调度问题提供了新的方法，扩展了解决问题的思路，有一定理论和实际意义。

附图说明

图1为工序权重值调度策略流程图；

图2为本发明所述方法框架流程图；

图3为复杂产品B加工工艺树示意图；

图4为复杂产品B的分解图；

图5为复杂产品B第一次分解后的各个工序串示意图；其中，(a)工序串T_B1，(b)工序串T_B2，(c)工序串T_B3，(d)工序串T_B4，(e)工序串T_B5；

图6为工序串T_B2分配到车间f₁的调度甘特图20工时；

图7为工序串T_B12分配到车间f₂的调度甘特图11工时；

图8为工序串T_B41分配到车间f₂的调度甘特图11工时；

图9为工序串{B5,B4}；{B18,B17,B16}；{B3,B2}分配到车间f₂的调度甘特图16工时；

图10为本发明所述方法调度复杂产品B的车间f₁甘特图20工时；

图11为本发明所述方法调度复杂产品B的车间f₂甘特图18工时；

图12为两车间可调度工序均衡处理调度方法车间f₁的调度甘特图24工时；

图13为两车间可调度工序均衡处理调度方法车间f₂的调度甘特图19工时；

图14为基于拟关键路径法的调度方法车间f₁的调度甘特图23工时；

图15为基于拟关键路径法的调度方法车间f₂的调度甘特图20工时；

图16为基于邻域渲染的调度方法车间f₁的调度甘特图23工时；

图17为基于邻域渲染的调度方法车间f₂的调度甘特图19工时；

图18为基于择时的调度方法车间f₁的调度甘特图22工时；

图19为基于择时的调度方法车间f₂的调度甘特图22工时。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

为更好的解决现有技术中的问题，本发明提出了基于工艺树循环分解的资源对称型分布式车间综合调度方法。具体包括三个策略：

1.子树循环分解策略，该策略从复杂产品工艺树前后工序整体关系考虑，将工艺树分解为若干个可以一同调度的工序串；

2.工序权重值调度策略，该策略以设备对应加工的工序数量为基准，将工序的结构属性和加工属性等作为考虑因素，按照权重值降序的顺序调度工序集；

3.车间均衡分配策略，该策略以两个车间加工用时之差为基准，以待加入工序集与待分配车间预加工后形成的加工用时与另外一个车间当前的加工用时差值最小为依据，分配待调度工序集，从而实现两车间调度均衡。

结合图1-图19，本发明提出资源对称型分布式车间综合调度方法，所述方法具体为：

从复杂产品工艺树前后工序整体关系考虑，利用子树循环分解策略将工艺树分解为若干个可以一同调度的工序串；

以设备对应加工的工序数量为基准，将工序的层优先级、设备优先级和约束度因素全部作为影响调度结果的考量因素，根据工序权重值调度策略按照权重值由高到低的顺序依次调度在子树循环分解后形成的工序串；

以两个车间加工用时之差为基准，以待加入工序串与待分配车间预加工后形成的加工用时与另外一个车间当前的加工用时差值最小为依据，根据车间均衡分配策略分配待调度工序串，从而实现两车间调度均衡。

问题及建模

资源对称型分布式二车间综合调度问题是将树状结构复杂产品的n道工序分配到2个车间f₁和f₂中，每个车间以一定的顺序共同加工完成复杂产品；每个车间拥有m台机器，且具有独立加工完成每道工序的能力。约束条件如下：

1.用树形结构表示复杂产品的加工工艺，以节点表示加工工序；

2.每个工序节点的属性信息包括：工序序号、设备序号和加工用时；

3.工序的加工和装配统一称为加工；

4.工序和设备具有唯一匹配性，但工序与车间具有选择性；

5.工序之间存在约束关系，在一道工序连续加工完成后，其后序约束工序才可以开始加工；

6.同一车间内不存在相同设备，每道工序被分配到两个车间的几率相同，且加工用时不变；

7.工序迁移的条件：当某一工序与其直接约束关系工序被分配到两个车间分别进行加工的时候，则发生工序迁移；

8.车间内所有工序加工完毕后的总时间为此车间的完工时间。

子树循环分解策略

子树分解的主要特性是将以树形为主的复杂图中的节点，依据某种规则划分为若干个有限且相关的节点子集，从而将图分解为若干个相对独立的部分，然后分别求解，最后综合起来以求得原问题的近似最优解。

本发明中工艺树子树循环分解的策略是通过对分枝数、叶节点等工序属性的循环判断，将复杂产品工艺树中的根子树分解为若干个子树工序串，对于这些分解后形成的子树工序串，其内部又是具有紧前紧后约束关系的一组子树，子树的求解范畴远小于整体工艺树的求解范畴，能够有效的避免工序加工过程中设备的长时间等待，从而达到减少复杂产品的总体加工用时的优化效果。具体描述如下：

Step1：将复杂产品工艺树依据工序间的约束关系简化为有向图；

Step2：循环分解：

(1)判断工艺树的分枝是否唯一，是，则不符合复杂产品的条件，结束退出；否，则将工艺树的分枝根节点作为割集，分解工艺树，建立子树工序串；

(2)判断子树工序串是否为叶节点工序，是，分解结束；否，重复(1)；

Step3：根据确定的割集将复杂产品工艺树分解为若干子树工序串。

基于工序权重值的工序调度策略

如图1所示，在工序调度策略中，本发明充分考虑了综合调度中特殊设备的重要性，即加工工序数量较多的设备对调度结果的影响，设计了基于工序权重值的工序调度策略。权重值的调度策略将工序的层优先级、设备优先级和约束度等因素全部作为影响调度结果的考量因素，在兼顾纵横优化的基础上，按照权重值由高到低的顺序依次调度在子树循环分解后形成的工序串，尽可能的提高两个车间内的设备上工序连续加工的力度，减少设备空闲的时间段。具体描述如下：

Step1：根据复杂产品工艺树的结构特征，确定工艺树的层序，计算各个工序的层优先级；

Step2：根据复杂产品工艺树的属性特征，计算各个工序的设备优先级、约束度和权重值；

Step3：确定除根节点以外的权重值最高的工序所在的工序串；

Step4：判断工序串是否唯一：是，则转Step5；否，则按照工序的层优先级由高到低的顺序调度其所在的工序串；

Step5：判断工序串是否存在最佳调度时刻：是，则在最佳时刻调度此工序串；否，则转Step6；

Step6：调度权重值较低的工序所在的工序串；

Step7：判断复杂产品工艺树分解形成的各个工序串是否已经全都调度，是，则转Step8；否，则转Step4；

Step8：建立工序串调度序列，调度结束。

车间均衡分配策略

设p_i表示工序串序列中第i个工序串，表示工序i所在工序串的加工用时，/>表示权重值最大的工序所在的工序串，/>表示车间f₁当前时刻的加工时间，/>表示车间f₂当前时刻的加工时间，/>表示当前时刻两个车间之间的加工用时之差，则车间均衡分配策略是：minL_Δt，具体描述如下：

Step1：初始时刻，两个车间均处于待加工状态，此时

Step2：初始化L_Δt＝0；

Step3：在工序串调度序列中，将工序串分配到任意一个车间，例如车间f₁，并计算车间f₁的当前加工用时/>

Step4：将权重值次之的工序所在的工序串分配到另外一个车间f₂，并计算车间f₂的当前加工用时

Step5：依次计算拟分配工序串的T_pi、拟分配到车间f₁和f₂后的车间当前加工时和/>更新L_Δt的值；

Step6：以最小化L_Δt为标准，分配工序串

Step7：重复Step5，直到各个工序串均被分配完毕结束；

Step8：分配方案结束。

本发明的实例对比分析

假设复杂产品B由24道工序组成，如图3所示，需要在两个车间进行调度加工，每个车间具有加工能力完全相同的4个设备。

循环分解复杂产品B

Step1：如图4所示，以{B2,B9,B16,B19,B24}作为割集分解图3所示的复杂产品B，第一次分解后所得各子树工序串T_B1、T_B2、T_B3、T_B4、T_B5，如图5(a)、5(b)、5(c)、5(d)和5(e)所示。

经过第一次分解，以工序{B19}为根节点的工序串T_B2、以工序{B16}为根节点的工序串T_B3的分枝均为1，分解结束；以工序{B24}为根节点的工序串T_B5为叶节点工序，分解结束。此时，工序串T_B11和T_B12的分枝均为1，分解结束。至此，工序串T_B2＝{B9,B10,B11,B12,B13,B14,B15}，工序串T_B3＝{B16,B17,B18}，工序串T_B5＝{B24}。工序串T_B1和T_B4的分枝数为2，需要进行第二次分解。

Step2：第二次分解子树工序串T_B1和T_B4。以工序{B3}作为割集分解工序串T_B1，分解后所得工序串T_B11和T_B12。此时，工序串T_B11和T_B12的分枝均为1，分解结束。至此，工序串T_B1＝{T_B11,T_B12}＝{{B4,B5},{B6,B7,B8},B3,B2}。

同理，以工序{B19}作为割集第二次分解子树工序串T_B4，得到T_B4＝{T_B41,T_B42}＝{{B20,B21,B22},{B23},B19}。

至此，复杂产品B循环分解结束，得到各个子树工序串为：T_B＝{T_B1,T_B2,T_B3,T_B4,T_B5}＝{{T_B11,T_B12},T_B2,T_B3,{T_B41,T_B42},T_B5}＝{{{B4,B5},{B6,B7,B8},B3,B2},{B9,B10,B11,B12,B13,B14,B15},{B16,B17,B18},{{B20,B21,B22},{B23},B19},{B24}},B1}。

复杂产品B的工序调度策略

复杂产品B的综合调度系统中，设备M₁加工工序数量为5、设备M₂加工工序数量为8、设备M₃加工工序数量为9、设备M₄加工工序数量为2，根据设备优先级定义设备M₃优先级最高，设备M₂次之，再次是设备M₁，最后是设备M₄，各个设备优先级如表1所示。

表1复杂产品B设备优先级统计

在综合调度中，复杂产品工艺树结构可以通过虚拟根节点的方式构造更加复杂的复杂产品，因此产品的加工规模和复杂程度不尽统一；同时，由于加工系统中相关设备的情况也不尽相同，所以本发明在进行权重值计算前，仍然将工序的层优先级、设备优先级和工序约束度的具体数值进行标准化处理，目的是使不用量纲级别的数据经过计算后得到的结果不会出现偏差。如表2所示。

表2复杂产品B各工序权重值统计表

按照权重值降序排序后的工序顺序：

{B1,B15,B13,B14,B8,B11,B21,B19,B12,B3,B17,B4,B2,B22,B20,B6,B18,B9,B7,B5,B16,B10,B23,B24}，依据此顺序建立除根节点以外的工序串调度序列：T_B＝{B15,B14,B13,B12,B11,B10,B9}；{B8,B7,B6}；{B22,B21,B20}；{B5,B4}；{B18,B17,B16}；{B3,B2}；{B23}；{B19}；{B24}。

复杂产品B的车间分配策略

Step1：选择权重值最高的工序{B15}所在的工序串T_B2＝{B15，B14，B13，B12，B11，B10，B9}，将其分配到任意一个车间，例如车间f₁，工时，如图6所示。更新工序串调度序列：T_B＝{B8,B7,B6}；{B22,B21,B20}；{B5,B4}；{B18,B17,B16}；{B3,B2}；{B23}；{B19}；{B24}。

Step2：在工序串序列中选择权重值次之的工序{B8}所在的工序串T_B12＝{B8,B7,B6}分配到另外一个车间f₂，工时，如图7所示。更新工序串调度序列：T_B＝{B22,B21,B20}；{B5,B4}；{B18,B17,B16}；{B3,B2}；{B23}；{B19}；{B24}。

Step3：计算子树工序串序列中拟分配的工序串T_B41＝{B22,B21,B20}的加工用时工时，计算拟分配工序串分别分配到两个车间加工后的加工时差的绝对值，即根据L_Δt＝min{19,1}＝1的标准，选择将工序串T_B41分配到车间f₂，如图8所示。更新/>更新工序串调度序列：T_B＝{B5,B4}；{B18,B17,B16}；{B3,B2}；{B23}；{B19}；{B24}。

Step4：同理子树工序串{B5,B4}；{B18,B17,B16}；{B3,B2}也被分配到车间f₂，此时车间f₂的调度甘特图如图9所示。更新工序串调度序列：T_B＝{B23}；{B19}；{B24}，此时工时，/>工时。

Step5：此时工序串调度序列：T_B＝{B23}；{B19}；{B24}。首先，根据最佳调度时刻定义，作为叶节点工序串的{B23}和{B24}可以在设备M₁上t＝0时刻开始调度；但是工序串{B23}的权重值大于{B24}，所以调度次序为先{B23}后{B24}。其次，根据两个车间拟调度工序串后的加工时差的绝对值最小的原则，待调度的工序串{B23}和{B24}分配到车间f₂，最后，根节点工序{B1}分配到车间f₁进行加工，复杂产品B在二车间加工甘特图如图10和图11所示，加工用时分别为20工时和18工时。

五种调度方法对比分析

为阐述本发明的更优性，现仍然以复杂产品B为例，分别选取综合调度相同领域中的两车间可调度工序均衡处理调度方法、基于拟关键路径法的调度方法、基于邻域渲染的调度方法和基于择时的调度方法等方法进行对比分析。

两车间可调度工序均衡处理调度方法是以可调度的工序为优化对象，通过均衡处理的思想建立调度方法。采用此方法，车间f₁的调度甘特图如图12所示，用时24工时；车间f₂的调度甘特图如图13所示，用时19工时。

基于拟关键路径法的调度方法采用纵向优化的拟关键路径思想，将复杂产品工艺树以2为基数，分为不小于2和小于2两种情况确定工序的车间分配方案。采用此方法，车间f₁的调度甘特图如图14，用时23工时；车间f₂的调度甘特图如图15所示，用时20工时。

基于邻域渲染的调度方法也是以关键设备均衡为主要思想，采用邻域渲染和同设备工序同车间的原理确定工序分配方案；车间内部则是按照“动态关键路径+短用时”的策略确定工序的调度方案。采用此方法，车间f₁的调度甘特图如图16所示，用时23工时；车间f₂的调度甘特图如图17所示，用时19工时。

基于择时的调度方法以“择时”作为调度的主要思想，以序列中工序路径之和的降序作为排列方案，以车间当前完工时间最小为分配方案。采用此方法，车间f₁的调度甘特图如图18所示，用时22工时；车间f₂的调度甘特图如图19所示，用时22工时。

调度结果对比分析

现在将本发明方法和其他四种调度方法的车间加工完毕时间和二车间设备平均利用率进行对比分析，如表3所示。

表3五种调度方法二车间加工完毕时间和设备平均利用率统计

本发明主要优势

(1)关于工序：

本发明以“工序串”为调度单位，提高了工序的同步调度的力度，有效的减少了工序的在二车间之间的迁移；而且“串”的形式在保证工序充分并行调度的基础上，进一步提高了综合调度纵向连续加工的优化力度，较好的弥补了现有分布式二车间综合调度中重横轻纵或者重纵轻横的弊端。

两车间可调度工序均衡处理的方法是将工序按照对应设备先分组再调度，当具有约束关系的长路径上的工序不能在同一车间调度时，不仅在二车间之间产生了工序的迁移，在车间内部也出现了因忽略叶节点工序调度优势而产生的重横轻纵的现象。例如工序{B15}作为叶节点工序没能与其他具有唯一紧前紧后关系的工序串{B14,B13,B12,B11,B10,B9}在同一车间进行调度，不仅降低了工序连续加工的力度，而且在两个车间之间增加了1次工序迁移。

基于拟关键路径的方法中采用的拟关键路径思想虽然是比较经典的纵向优化思想，但是却出现了轻视横向优化效果的问题，从而影响了工序的并行调度，也出现了不必要的工序迁移。例如工序串{B20,B21,B22}中的工序{B20}和{B21}，虽然是具有分枝数为1的约束关系，原本可以无缝衔接的在同一车间连续加工，但是却被分配到了两个车间，增加了工序的迁移，也延长了复杂产品总体完工时间。

基于邻域渲染的方法，将工序组的工序按照并行时间的降序平均分配到二车间，但是设备均衡策略在调度过程中会产生不必要的工序迁移，对关键工序采用的长路径和长用时策略降低了工序间的并行性，而且无论待调度工序与调度工序是紧前紧后约束关系还是相同紧后约束工序，都会降低相同设备上工序连续加工的力度。例如在工序串{B15,B14,B13,B12,B11,B10,B9}中，工序串{B15,B14,B13,B12}和工序串{B11,B10,B9}被分别分配到两个车间，导致出现了割裂工序纵向紧密度的调度效果。

基于择时的方法，首先根据分组工序路径之和的降序确定排列方案，然后根据当前部分产品加工用时最小的原则确定工序分配方案，但是方法中无论是调度序列还是分配方案都以工序的加工用时为主要考虑因素，不仅忽略了综合调度的并行处理优势，而且没有充分考虑到设备资源的利用问题，例如车间f₂的设备M₄在整个调度过程中完全处于闲置状态。

(2)关于设备：

两车间可调度工序均衡处理方法、基于拟关键路径的方法、基于邻域渲染的方法三种方法中，关键设备都是以设备加工工序时长作为定义标准，而本发明则以设备加工工序数量作为定义标准，首先是扩展了综合调度中特殊设备的定义范畴；其次本发明以多工序设备为基准，将影响调度结果的工序约束关系、层级等因素以权重值的方式体现在工序串调度序列中，从优化设备资源角度较好的解决了二车间综合调度中的设备资源浪费，甚至是闲置的问题，进而达到了优化二车间综合调度整体效果的目标。例如在基于择时的方法中，车间f₂的设备M₄在整个产品的加工过程中一直处于未工作的状态。在本发明中，车间f₂的设备平均利用率达到了83.6％，比两车间可调度工序均衡处理方法提高了8.8％，比基于拟关键路径的方法提高了6.4％，比基于邻域渲染的方法提高了22.9％，比基于择时的方法提高了32.7％。

(3)关于车间：

本发明，在车间之间，以待完成加工车间用时和已完成加工车间用时的差值最小为依据分配待调度的工序串；在车间内部采用最佳调度时刻策略，使待调度工序串在对应设备上得以尽早开始加工，提高了综合调度横向的并行性，因此能够从整体上缩短产品加工总用时。例如，在车间f₁中，本发明依据车间均衡策略和最佳调度时刻策略使得{B23}和{B24}在车间f₁的设备M₁上从t＝0时刻开始紧密衔接加工，既减少了工序迁移次数，又缩短了加工时间。在两车间可调度工序均衡处理方法中，其车间内部调度工序时就出现了因忽略叶节点工序调度而降低并行优化和产生迁移的问题，例如工序{B23}和{B24}被分别分配到了不同车间。同样，在基于拟关键路径的方法和基于邻域渲染的方法中，{B23}和{B24}同样被分别分配到了不同车间，增加了1次迁移；而在基于择时的方法中，{B24}是从t＝3时刻才开始加工的，比本发明延后了3个工时。又如根节点{B1}按照本发明的车间均衡策略被分配到车间加工用时相对较少的f₂车间，在缩短复杂产品B加工总用时的基础上，提高了车间设备的平均利用率。

本发明提出一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述资源对称型分布式车间综合调度方法的步骤。

本发明提出一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现所述资源对称型分布式车间综合调度方法的步骤。

本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read only memory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasablePROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronousDRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambusRAM，DR RAM)。应注意，本发明描述的方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，高密度数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(solid state disc，SSD))等。

在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。

应注意，本申请实施例中的处理器可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

以上对本发明所提出的资源对称型分布式车间综合调度方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (5)

1.资源对称型分布式车间综合调度方法，其特征在于，所述方法具体为：

从复杂产品工艺树前后工序整体关系考虑，利用子树循环分解策略将工艺树分解为若干个可以一同调度的工序串；

以设备对应加工的工序数量为基准，将工序的层优先级、设备优先级和约束度因素全部作为影响调度结果的考量因素，根据工序权重值调度策略按照权重值由高到低的顺序依次调度在子树循环分解后形成的工序串；

以两个车间加工用时之差为基准，以待加入工序串与待分配车间预加工后形成的加工用时与另外一个车间当前的加工用时差值最小为依据，根据车间均衡分配策略分配待调度工序串，从而实现两车间调度均衡；

所述子树循环分解策略是通过对分枝数和叶节点工序属性的循环判断，将复杂产品工艺树中的根子树分解为若干个子树工序串，对于这些分解后形成的子树工序串，其内部又是具有紧前紧后约束关系的一组子树；

所述子树循环分解策略具体操作流程为：

Step1：将复杂产品工艺树依据工序间的约束关系简化为有向图；

Step2：循环分解：

(1)判断工艺树的分枝是否唯一，是，则不符合复杂产品的条件，结束退出；否，则将工艺树的分枝根节点作为割集，分解工艺树，建立子树工序串；

(2)判断子树工序串是否为叶节点工序，是，分解结束；否，重复(1)；

Step3：根据确定的割集将复杂产品工艺树分解为若干子树工序串；

所述工序权重值调度策略的具体操作流程为：

Step1：根据复杂产品工艺树的结构特征，确定工艺树的层序，计算各个工序的层优先级；

Step2：根据复杂产品工艺树的属性特征，计算各个工序的设备优先级、约束度和权重值；

Step3：确定除根节点以外的权重值最高的工序所在的工序串；

Step4：判断工序串是否唯一：是，则转Step5；否，则按照工序的层优先级由高到低的顺序调度其所在的工序串；

Step5：判断工序串是否存在最佳调度时刻：是，则在最佳时刻调度此工序串；否，则转Step6；

Step6：调度权重值较低的工序所在的工序串；

Step7：判断复杂产品工艺树分解形成的各个工序串是否已经全都调度，是，则转Step8；否，则转Step4；

Step8：建立工序串调度序列，调度结束；

在车间均衡分配策略中，设p_i表示工序串序列中第i个工序串，T_pi表示工序i所在工序串的加工用时，T_pmax表示权重值最大的工序所在的工序串，T_f1.now表示车间f₁当前时刻的加工时间，T_f2.now表示车间f₂当前时刻的加工时间，L_Δt＝min{|T_f1.now+T_pi-T_f2.now|,|T_f2.now+T_pi-T_f1.now|}，表示当前时刻两个车间之间的加工用时之差，则车间均衡分配策略是：min{L_Δt}；

所述车间均衡分配策略操作流程具体为：

Step1：初始时刻，两个车间均处于待加工状态，此时T_f1.now＝T_f2.now＝0；

Step2：初始化L_Δt＝0；

Step3：在工序串调度序列中，将工序串T_pmax分配到任意一个车间，假设分配到车间f₁，并计算车间f₁的当前加工用时T_f1.now；

Step4：将权重值次之的工序所在的工序串分配到另外一个车间f₂，并计算车间f₂的当前加工用时T_f2.now；

Step5：依次计算拟分配工序串的T_pi、拟分配到车间f₁和f₂后的车间当前加工时T_f1.now和T_f2.now，更新L_Δt的值；

Step6：以最小化L_Δt为标准，分配工序串T_pi；

Step7：重复Step5，直到各个工序串均被分配完毕结束；

Step8：分配方案结束。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法将树状结构复杂产品的n道工序分配到2个车间f₁和f₂中，每个车间以一定的顺序共同加工完成复杂产品；每个车间拥有m台机器，且具有独立加工完成每道工序的能力。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法的约束条件包括：

(1)用树形结构表示复杂产品的加工工艺，以节点表示加工工序；

(2)每个工序节点的属性信息包括：工序序号、设备序号和加工用时；

(3)工序的加工和装配统一称为加工；

(4)工序和设备具有唯一匹配性，但工序与车间具有选择性；

(5)工序之间存在约束关系，在一道工序连续加工完成后，其后序约束工序才可以开始加工；

(6)同一车间内不存在相同设备，每道工序被分配到两个车间的几率相同，且加工用时不变；

(7)工序迁移的条件：当某一工序与其直接约束关系工序被分配到两个车间分别进行加工的时候，则发生工序迁移；

(8)车间内所有工序加工完毕后的总时间为此车间的完工时间。

4.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-3任一项所述方法的步骤。