專利名稱：基于遺傳算法的可重組生產(chǎn)線調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種自動(dòng)控制與信息技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體地，涉及一種基于遺傳算法的可重組生產(chǎn)線調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
大多數(shù)人可能熟悉采用柔性生產(chǎn)線車間加工的生產(chǎn)系統(tǒng)。在采用柔性生產(chǎn)車間加工的生產(chǎn)系統(tǒng)中，加工設(shè)備是固定、不可變結(jié)構(gòu)的，在每個(gè)加工任務(wù)開始后，按次序完成產(chǎn)品的不同工序，因此不存在重組費(fèi)用問題。
大多數(shù)人可能不熟悉采用另一類加工類型的生產(chǎn)線即所謂的可重組生產(chǎn)線加工。在采用可重組生產(chǎn)線加工的生產(chǎn)系統(tǒng)中，存在可移動(dòng)機(jī)床與可變結(jié)構(gòu)機(jī)床，這兩種機(jī)床提供了根據(jù)生產(chǎn)產(chǎn)品的不同快速改變生產(chǎn)線生產(chǎn)能力和生產(chǎn)功能的能力。目前，對(duì)這類生產(chǎn)線的調(diào)度方法的發(fā)明專利還未檢索到。
經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，和可重組制造系統(tǒng)的調(diào)度問題有一定類似性的基于遺傳算法的柔性制造系統(tǒng)調(diào)度方法主要有以下兩種(1)Yung-Yi Chung等在《Proc.of the 37th IEEE Conf.on Decision andControl》(決策與控制第37屆大會(huì)論文集)使用GA算法對(duì)一個(gè)柔性生產(chǎn)線系統(tǒng)進(jìn)行了建模和調(diào)度；(2)中國專利號(hào)03141668.3，專利名稱為基于參數(shù)空間搜索的混合流水生產(chǎn)線的啟發(fā)式調(diào)度方法，該專利自述為“包括工件的排序和設(shè)備的分配，在工件的排序中，根據(jù)參數(shù)空間搜索方法，利用虛擬兩級(jí)調(diào)度集，對(duì)每級(jí)具有多個(gè)并行設(shè)備的m級(jí)混合流水生產(chǎn)線的n個(gè)工件進(jìn)行最優(yōu)排序，得到n個(gè)工件的最優(yōu)排序，然后根據(jù)最優(yōu)排序表進(jìn)行設(shè)備的分配?！鄙鲜鰞煞N方法都較好的解決柔性生產(chǎn)線的調(diào)度問題，并且計(jì)算時(shí)間短，縮短加工時(shí)間，能針對(duì)加工設(shè)備固定的生產(chǎn)線產(chǎn)生次優(yōu)解。但是，這兩種方法還不能適應(yīng)可重組生產(chǎn)線的生產(chǎn)調(diào)度，原因包括調(diào)度算法未能與系統(tǒng)自身的結(jié)構(gòu)脫離、未能利用不同構(gòu)件的增減和調(diào)整適應(yīng)不同產(chǎn)品生產(chǎn)以及不同構(gòu)型下的多目標(biāo)優(yōu)化不是采用重組費(fèi)用。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于遺傳算法的可重組生產(chǎn)線調(diào)度方法，使其解決背景技術(shù)中存在的不足，適應(yīng)可重組生產(chǎn)線的生產(chǎn)調(diào)度，從而可以得到比現(xiàn)有各種調(diào)度方法更適應(yīng)的優(yōu)化方法，能大大降低重組費(fèi)用。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明的方法是用于可重組生產(chǎn)線的調(diào)度方法，包括未完成的加工任務(wù)的排序和設(shè)備的分配，在工件的排序中，利用遺傳算法對(duì)一條包含一臺(tái)可移動(dòng)設(shè)備和一臺(tái)可變結(jié)構(gòu)設(shè)備的可重組生產(chǎn)線的n個(gè)未完成加工任務(wù)進(jìn)行最優(yōu)排序，得到加工任務(wù)的最優(yōu)排序，然后根據(jù)該排序進(jìn)行設(shè)備重組。所述的未完成加工任務(wù)的排序，具體分為如下幾個(gè)步驟(1)將生產(chǎn)線未完成的n個(gè)加工任務(wù)進(jìn)行隨機(jī)排列，產(chǎn)生可能的加工序列，取其中的100個(gè)隨機(jī)排列作為調(diào)度算法的初始種群。
(2)通過計(jì)算得到每個(gè)任意一個(gè)初始種群的加工重組費(fèi)用。根據(jù)染色體的序列和生產(chǎn)線的初始狀態(tài)，可以計(jì)算出生產(chǎn)線的重組費(fèi)用fl=ΣigiΣ+jhj---(1)]]>式中，gi，hj表示兩個(gè)可重組工序某一次的重組費(fèi)用。其中，工序i的重組費(fèi)用函數(shù)定義為gS×S→R，S為加工工序i的狀態(tài)集，S＝{s0，s1}，s0表示加工工序i沒有進(jìn)行重組，s1表示工序i進(jìn)行了重組；工序j的重組費(fèi)用函數(shù)為hQ×Q →R，Q＝{q1，q2，…，qn}為加工工序j的狀態(tài)集。
(3)計(jì)算約束懲罰值約束懲罰值計(jì)算定義為Minimizef2=Σi=1nTi,Ti=di-ei---(2)]]>其中，D＝{d1，d2…dn}為工件加工期集合；E＝{e1，e2…en}為工件完成期集合；n表示工件數(shù)量。
(4)計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度定義為
f3＝w1f1+w2f2(3)其中，w1，w2表示不同的目標(biāo)優(yōu)化權(quán)重，可取0～1之間的任何值。
(5)對(duì)初始種群的個(gè)體采用交叉變異的方式進(jìn)行優(yōu)化采用期望值方法，選擇父代個(gè)體，對(duì)父代個(gè)體的染色體進(jìn)行交叉，產(chǎn)生子代種群，并對(duì)子代種群中的個(gè)體進(jìn)行變異操作。根據(jù)染色體個(gè)體進(jìn)行評(píng)估，其中每一個(gè)染色體的評(píng)估值由適應(yīng)度函數(shù)與限制值所決定。
染色體的變異既能使樣本有多樣性，又避免了限入局部最優(yōu)解。
(6)反復(fù)迭代若子代數(shù)若小于預(yù)先設(shè)定的迭代數(shù)，則重復(fù)上述(2)～(5)的操作過程，子代數(shù)若等于預(yù)先設(shè)定的迭代數(shù)，對(duì)適應(yīng)度值進(jìn)行比較，挑選種群中的最優(yōu)個(gè)體。
由上述步驟可以得知，本發(fā)明未完成加工任務(wù)的排序中，采用遺傳算法為優(yōu)化手段，對(duì)可重組生產(chǎn)線的n個(gè)未完成加工任務(wù)進(jìn)行最優(yōu)排序，主要的優(yōu)化指標(biāo)是重組費(fèi)用。將未完成加工任務(wù)隨機(jī)排列生成遺傳算法(GA)的初始種群，算法初始種群的染色體為加工零件的加工順序。通過計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值來確定個(gè)體的生存能力大小。然后通過交叉、變異方法優(yōu)化未完成加工任務(wù)的排序，再根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)從中選擇最好的優(yōu)化順序，從而得到n個(gè)未完成加工任務(wù)的最優(yōu)排序。
所述的設(shè)備的分配，具體為根據(jù)最優(yōu)排序進(jìn)行設(shè)備的分配。未完成加工任務(wù)的優(yōu)化排序結(jié)果中包含了是否使用可移動(dòng)機(jī)床以及確定可變結(jié)構(gòu)機(jī)床是采用哪個(gè)機(jī)床構(gòu)件。使用了可移動(dòng)機(jī)床的情況下，當(dāng)上一道工序加工完畢后，加工零件被隨機(jī)的分配給含可移動(dòng)機(jī)床工位中的任何一臺(tái)加工設(shè)備?？勺兘Y(jié)構(gòu)機(jī)床應(yīng)根據(jù)優(yōu)化排序結(jié)果及時(shí)更換機(jī)床構(gòu)件。其它工位類似柔性生產(chǎn)線的設(shè)備分配。
本發(fā)明具有實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)，解決了背景技術(shù)中存在的問題，提供一種用于調(diào)度可重組生產(chǎn)線未完成的加工任務(wù)的方法。①該調(diào)度方法采用GA算法以便在采用可重組生產(chǎn)線加工的系統(tǒng)中確定未完成生產(chǎn)計(jì)劃的優(yōu)化排序；②現(xiàn)有的柔性生產(chǎn)線調(diào)度方法不完全適應(yīng)多品種、變批量生產(chǎn)的生產(chǎn)特點(diǎn)，本調(diào)度方法因?yàn)榭紤]了可移動(dòng)機(jī)床與可變結(jié)構(gòu)機(jī)床的重組操作，可以根據(jù)汽車電機(jī)多品種、變批量的生產(chǎn)特點(diǎn)解決可重組生產(chǎn)線調(diào)度問題；③該調(diào)度方法減少可重組生產(chǎn)線的重組費(fèi)用，和汽車電機(jī)制造廠提供的各工業(yè)數(shù)據(jù)組進(jìn)行比較表明重組費(fèi)用降低了53％。
獲得的干涉信號(hào)可用下式表示I(t)=D+Acos(2π·2Vλ0·t+φ)---(2)]]>其中I表示干涉信號(hào)，D表示其直流分量，A表示交流分量的包絡(luò)，代表干涉的強(qiáng)度，V是反射鏡掃描速度，λ0是LPGP中長周期光纖光柵的透射譜損耗峰中心波長，φ是相位項(xiàng)。
時(shí)間序列的干涉信號(hào)經(jīng)過高通濾波器，可獲得交流分量A。由于彎曲會(huì)導(dǎo)致長周期光纖光柵對(duì)中包層模式的光能量泄漏，減弱干涉強(qiáng)度。干涉強(qiáng)度A與LPGP曲率信號(hào)C成線性關(guān)系。對(duì)該線性關(guān)系進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室定標(biāo)。在溫度恒定(27℃)的條件下，彎曲選定的LPGP(光柵長度15mm，光柵中心距離90mm，光柵周期428μm)，在不同的曲率條件下，利用
圖1中的裝置獲得對(duì)應(yīng)的干涉強(qiáng)度，獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如表1所示。
表1
對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，可獲得A(mV)與C(m-1)的關(guān)系，如圖2所示A＝-24.35C+77.19，(3)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)通過傅氏變換，獲得長周期光纖光柵對(duì)中長周期光纖光柵的透射譜損耗峰中心波長λ0，該波長位置與外界溫度成線性關(guān)系。對(duì)該線性關(guān)系進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室定標(biāo)。在LPGP曲率恒定(C＝0)的條件<p>計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值時(shí)，首先計(jì)算系統(tǒng)重組費(fèi)用，然后計(jì)算產(chǎn)品生產(chǎn)的E/T約束懲罰值，給重組費(fèi)用和E/T約束懲罰值各取0.5的權(quán)重，計(jì)算適應(yīng)度值，計(jì)算得到的值返回計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值。
經(jīng)上述具體實(shí)施步驟后，本實(shí)施例調(diào)度甘特圖如圖1所示，計(jì)算得到的重組費(fèi)用為260，E/T懲罰值為82，而汽車電機(jī)廠未采用本調(diào)度方法前其相應(yīng)值分別為560和128。
對(duì)于特定的多品種、變批量的制造系統(tǒng)，本發(fā)明已利用對(duì)汽車電機(jī)制造廠提供的各工業(yè)數(shù)據(jù)組進(jìn)行測試，并且顯示出重組費(fèi)用降低了53％，E/T懲罰值下降了35％。這樣的改進(jìn)程度是本發(fā)明的典型性能水平，對(duì)于可重組生產(chǎn)線這是明顯的改進(jìn)。
權(quán)利要求
1.一種基于遺傳算法的可重組生產(chǎn)線調(diào)度方法，其特征在于，包括未完成的加工任務(wù)的排序和設(shè)備的分配，在工件的排序中，利用遺傳算法對(duì)一條包含一臺(tái)可移動(dòng)設(shè)備和一臺(tái)可變結(jié)構(gòu)設(shè)備的可重組生產(chǎn)線的n個(gè)未完成加工任務(wù)進(jìn)行最優(yōu)排序，得到加工任務(wù)的最優(yōu)排序，然后根據(jù)該排序進(jìn)行設(shè)備重組；所述的未完成的加工任務(wù)的排序，具體分為如下幾個(gè)步驟(1)將生產(chǎn)線未完成的n個(gè)加工任務(wù)進(jìn)行隨機(jī)排列，產(chǎn)生可能的加工序列，取其中的100個(gè)隨機(jī)排列作為調(diào)度算法的初始種群；(2)通過計(jì)算得到每個(gè)任意一個(gè)初始種群的加工重組費(fèi)用，根據(jù)染色體的序列和生產(chǎn)線的初始狀態(tài)，計(jì)算出生產(chǎn)線的重組費(fèi)用f1=Σigi+Σjhj]]>式中，gi，hj表示兩個(gè)可重組工序某一次的重組費(fèi)用，其中，工序i的重組費(fèi)用函數(shù)定義為gS×S→R，S為加工工序i的狀態(tài)集，S＝{s0，s1}，s0表示加工工序i沒有進(jìn)行重組，s1表示工序i進(jìn)行了重組；工序j的重組費(fèi)用函數(shù)為hQ×Q→R，Q＝{q1，q2，…，qn}為加工工序j的狀態(tài)集；(3)計(jì)算約束懲罰值約束懲罰值計(jì)算定義為Minimizef2=Σi=1nTi,Ti=di-ei]]>其中，D＝{d1，d2…dn}為工件加工期集合；E＝{e1，e2…en}為工件完成期集合；n表示工件數(shù)量；(4)計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度定義為f3＝w1f1+w2f2其中，w1，w2表示不同的目標(biāo)優(yōu)化權(quán)重，取0～1之間的任何值；(5)對(duì)初始種群的個(gè)體采用交叉變異的方式進(jìn)行優(yōu)化采用期望值方法，選擇父代個(gè)體，對(duì)父代個(gè)體的染色體進(jìn)行交叉，產(chǎn)生子代種群，并對(duì)子代種群中的個(gè)體進(jìn)行變異操作，根據(jù)染色體個(gè)體進(jìn)行評(píng)估，其中每一個(gè)染色體的評(píng)估值由適應(yīng)度函數(shù)與限制值所決定；(6)反復(fù)迭代若子代數(shù)若小于預(yù)先設(shè)定的迭代數(shù)，則重復(fù)上述(2)～(5)的操作過程，子代數(shù)若等于預(yù)先設(shè)定的迭代數(shù)，對(duì)適應(yīng)度值進(jìn)行比較，挑選種群中的最優(yōu)個(gè)體。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的可重組生產(chǎn)線調(diào)度方法，其特征是，所述的設(shè)備的分配，具體為根據(jù)最優(yōu)排序進(jìn)行設(shè)備的分配，未完成加工任務(wù)的優(yōu)化排序結(jié)果中包含了是否使用可移動(dòng)機(jī)床以及確定可變結(jié)構(gòu)機(jī)床是采用哪個(gè)機(jī)床構(gòu)件，使用了可移動(dòng)機(jī)床的情況下，當(dāng)上一道工序加工完畢后，加工零件被隨機(jī)的分配給含可移動(dòng)機(jī)床工位中的任何一臺(tái)加工設(shè)備，可變結(jié)構(gòu)機(jī)床應(yīng)根據(jù)優(yōu)化排序結(jié)果及時(shí)更換機(jī)床構(gòu)件。
全文摘要
一種自動(dòng)控制與信息技術(shù)領(lǐng)域的基于遺傳算法的可重組生產(chǎn)線調(diào)度方法，包括未完成的加工任務(wù)的排序和設(shè)備的分配，在工件的排序中，利用遺傳算法對(duì)一條包含一臺(tái)可移動(dòng)設(shè)備和一臺(tái)可變結(jié)構(gòu)設(shè)備的可重組生產(chǎn)線的n個(gè)未完成加工任務(wù)進(jìn)行最優(yōu)排序，得到加工任務(wù)的最優(yōu)排序，然后根據(jù)該排序進(jìn)行設(shè)備重組。本發(fā)明采用GA算法以便在采用可重組生產(chǎn)線加工的系統(tǒng)中確定未完成生產(chǎn)計(jì)劃的優(yōu)化排序；考慮了可移動(dòng)機(jī)床與可變結(jié)構(gòu)機(jī)床的重組操作，可以根據(jù)汽車電機(jī)多品種、變批量的生產(chǎn)特點(diǎn)解決可重組生產(chǎn)線調(diào)度問題；減少可重組生產(chǎn)線的重組費(fèi)用，和汽車電機(jī)制造廠提供的各工業(yè)數(shù)據(jù)組進(jìn)行比較表明重組費(fèi)用降低了53％。
文檔編號(hào)G05B23/00GK1776554SQ20051003065
公開日2006年5月24日 申請(qǐng)日期2005年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2005年10月20日
發(fā)明者李愛平, 謝楠, 劉雪梅, 徐立云, 張為民, 崔艷偉, 沈浩然, 朱笑奔 申請(qǐng)人:同濟(jì)大學(xué)