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基于进化优化算法的氨纶盘头作业动态调度方法 

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申请/专利权人:福州大学

摘要:本发明涉及一种基于进化优化算法的氨纶盘头作业动态调度方法,包括以下步骤:步骤S1:根据氨纶盘头作业工作环境,构建优化环境的数学模型,并建立约束条件;步骤S2:基于数学模型和约束条件,采用进化优化算法,获取初步调度方案;步骤S3:基于初步调度方案,考虑新作业加入和旧作业取消,采用重组调度,交叉调度和插入调度,完成动态调度。本发明克服现有氨纶盘头作业静态调度研究的局限性与不足,根据动态事件构造基于重新调度策略的可行数学模型,既提高了搜索效率,又能动态实时更新车间调度状态。

主权项:1.一种基于进化优化算法的氨纶盘头作业动态调度方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:根据氨纶盘头作业工作环境,构建多种类型任务、多点多区域调度和多AGV调度的数学模型,并建立数学模型的约束条件;步骤S2:基于数学模型的约束条件,采用进化优化算法,获取初步调度方案;步骤S3:基于初步调度方案,考虑新作业加入和旧作业取消,采用重组调度,交叉调度和插入调度,完成动态调度;所述约束条件: 其中,Οij:工件Ji的第j道工序,Οik:工件Ji的第k道工序,μij:工序Οij加工机器所在的加工站,Trij:工序Οi,j-1与工序Οij之间的带载操,Tri′j′:工序Οi,j-1与工序Οij之间的空载操作,目标函数为考虑最小化最大完工时间:f=minCmax1.1其中Cmax为最大化完工时间;约束1.1为目标函数: 其中,Ωi:工件Ji的工序任务集合,其中ni表示工件Ji的总工序数,ni+1是工件Ji被搬回满盘头架Mm+1的操作,ni+2是小车回到停泊位的操作;ΩJ:盘头集合,i∈{1,2,...,J},其中J是工件总数;ΩMij:工序Οij的可选加工机器的集合;μij:工序Οij加工机器所在的加工站;ΩM:加工站集合,m=0,1,……,m,m+1,m+2,其中M1,......Mm表示机器加工站,Mm+2表示停泊位,M0和Mm+1分别表示空盘头架和满盘头架;约束1.2保证了同一台机器同一时刻只能加工一个空盘头: 其中,ΩR:表示AGV小车,r=1,2,...,R,其中R是车间AGV数量;约束1.3确保同一时刻同一AGV最多只能搬运一个盘头: 其中,Pij为工序Οij的加工时间,Οij为工件Ji的第j道工序,Tij:工序Οij在加工站μij的完成时间;Aij:工序Οij到达加工站μij的时间;tm+2,0:从停泊位到空盘头架的时间;所述步骤S2具体为:步骤S21:初始化参数,包括种群数目,种群规模,迭代次数;步骤S22:设置初始时间为0,并等待加工事件到来;步骤S23:随机初始化种群,并计算其适应值;步骤S24:将种群的连续位置与离散位置建立一对一映射关系,然后通过排序获取到种群的离散数据;步骤S25:改进交叉算子,通过将群体中两个选定父代的遗传等位基因与交叉概率相结合,形成更好的后代;所述步骤S25具体为:1随机选择作业1和作业2,并将作业3和作业4的子集保留在父代_1和父代_2;2将父代_1中的作业1和作业2的子集以相同的顺序复制到父代_2中对应的位置,更改后父代_2为子代_2;3将父代_2中的作业2和作业1的子集以相同的顺序复制到父代_1中对应的位置,将其更改为子代_1;所述步骤S3具体为:针对插入新作业和取消旧作业,当动态事件到达时,将构建新的时间表,当新作业和先前调度的作业具有相同优先级时,采用交叉调度,如果新作业有更高的优先级,采用插入调度;在实际的制造环境中,如果不能从相应分配的机器中改变整个操作,则采用重组调度;其中,重组调度表明原始调度方案不变,并为动态事件构造了适合新插入作业的新调度方案;交叉调度是指将现有作业的未完成操作与动态事件相结合,生成一个新的交叉调度;插入调度,该调度声明必须存在可用于动态事件的候选机器的可用时隙,原调度方案不变,用于新作业和取消旧作业。

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权利要求:

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