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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种分布式可重入车间调度问题的优化方法及装置，涉及车间调度技术领域。包括：获取待调度车间的加工信息；将待调度车间的加工信息输入到车间调度优化模型；根据改进的基于分解的多目标进化算法IMOEAD，对车间调度优化模型进行求解，得到车间调度方案。本发明能够解决分布式可重入车间中如何合理制定调度决策方法，以实现三个工段的协同生产，并充分利用现有的资源的问题。可以有效地求解分布式可重入车间调度，并在大幅降低搬运成本的同时保证完工时间。

主权项：1.一种分布式可重入车间调度问题的优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待调度车间的加工信息；所述加工信息包括待加工工件数量、加工时间、并行机数量、搬运成本、分配结果；所述加工时间为第一工段加工时间、第二工段加工时间和第三工段加工时间；所述搬运成本为第一工段至第二工段的搬运成本、第二工段至第三工段的搬运成本；所述分配结果为工件在第三工段分配至不同工厂的结果；S2、将所述待调度车间的加工信息输入到车间调度优化模型；S3、根据改进的基于分解的多目标进化算法IMOEAD，对所述车间调度优化模型进行求解，得到车间调度方案；所述S2中的车间调度优化模型的构建过程包括：S21、设定所述车间调度优化模型的参数；所述参数包括但不限于种群数量Pop、迭代次数Iter、交叉概率Pc、变异概率Pm、邻域更新阈值T；S22、设定目标函数和约束条件，得到所述车间调度优化模型；其中，设定目标函数的目的为对完工时刻和搬运成本最小化；其中，所述完工时刻为从开始加工时刻经过所述第一工段加工时间、第二工段加工时间和第三工段加工时间及工段间搬运后的时刻；目标函数由下式1表示：f＝minCmax,TC1其中，Cmax为完工时刻；TC为搬运成本；目标函数中的完工时间由下式2表示，搬运成本由下式3表示： 其中，h为工厂索引，h＝1,2,…,f；i为工件索引i＝1,2,…,nh；nh为工厂h的加工工件数量；u为每道次工序索引，u＝1,2,…,vh；vh为每道次的工序数量；gi为工件i的当前道次，工件i在工厂h的加工道次数；k为当前工序u的并行机索引，工厂h加工工序u的并行机数量；r为工段索引，r＝1,2,3；为决策变量，如果工件i在工厂h加工完毕后立即搬运至下一工段否则，为工厂hr与下一工段工厂hr+1的距离；Q为单位距离的搬运成本；表示工厂h中工件i在gi道次中工序u在机器k上的结束加工时间；R为工段集合，R＝{1,2,3}；mh工厂h的机器数量；|R|为工段数量；所述约束条件包括：所有工序中的每个工件在某一时刻只分配给一台机器加工；所有工件通过搬运实现在工段之间的转移；任一工序的完工时刻等于开始加工时刻和机器上所需的加工时间之和；同一工件的后序工序必须等待前一工序加工完成后才能进行加工；每个工件必须完成前一个道次的所有工序才能开始下一个道次的工序；在同一台机器上一个工件加工完毕后再加工下一个工件；每个工件必须完成上一工段的所有工序，并转移到下一个工段，才能开始下一个工段的工序；决策变量取值为0或1；所有工件在第一和第三工段加工时没有发生重入；第一工段与第三工段的工厂中不包含并行机；约束变量取值为非负；所述S3中的根据改进的基于分解的多目标进化算法IMOEAD，对所述车间调度优化模型进行求解，得到车间调度方案包括：S31、初始化种群；S32、为所述种群中的每一个个体分配子问题的权重向量；S33、选择个体x的父代个体进行交叉操作，生成个体x1’、x2’；S34、将所述交叉操作生成的个体x1’、x2’，作为变异操作的父代个体进行变异操作；S35、对生成的子代个体进行调整，并选择调整后的子代个体中的非支配解，得到子代个体xchild；所述调整包括根据第二工段分布式工厂的平均负载对第二工段的工件分配进行调整；S36、对所述子代个体xchild进行局部搜索，得到子代个体xchild’，若所述子代个体xchild支配所述子代个体xchild’，则用所述子代个体xchild作为局部搜索后的个体；否则用所述子代个体xchild’作为局部搜索后的个体；S37、对最终个体进行解码，得到调度方案与目标值；S38、对所述最终个体的邻域解染色体中的第一工段、第二工段编码进行聚类分析，若两工段相同编码个体的数量超过预先设定的邻域更新阈值T，则采用所述交叉操作与变异操作或随机初始化方法得到的结果对所述邻域内的相同的个体进行更新替换；S39、判断是否满足预先设定的迭代次数；若是，则输出外部存档，即迭代后得到的非支配解；否则执行S32。

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百度查询： 北京科技大学 一种分布式可重入车间调度问题的优化方法及装置