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一种多目标智能优化的APS排产方法及系统 

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申请/专利权人:浙江未来佰泽科技有限公司

摘要:本发明属于排产方案规划技术领域,提供了一种多目标智能优化的APS排产方法及系统,包括步骤:获取带排产订单明细及可使用资源清单,从而建立多目标动态排产模型,多目标动态排产模型中设置有动态多目标函数以及约束条件;基于贝叶斯优化算法和启发式算法对多目标动态排产模型进行求解,得到满足约束条件的排产结果;根据多目标约束分数算式计算排产结果的分值,从而得到最佳的排产结果。本发明的优点在于设计了符合生产实际的排产模型,建立多目标动态约束,高效灵活的将复杂的排程需求抽象为数学模型,并通过启发式和贝叶斯优化相结合的算法,有效提高了排程效率和解的质量。

主权项:1.一种多目标智能优化的APS排产方法,其特征在于,包括步骤:获取待排产订单明细及可使用资源清单,从而建立多目标动态排产模型,所述多目标动态排产模型中设置有动态多目标函数以及约束条件;基于启发式算法和贝叶斯优化算法对所述多目标动态排产模型进行求解,得到满足所述约束条件的排产结果;根据多目标约束分数算式计算所述排产结果的分值,从而得到最佳的排产结果;所述动态多目标函数基于最大化交期率、设备最大化利用率和降低库存及人工成本目标确定,其被表示为: ;其中,O为订单明细,E表示为设备资源,k表示为时刻,p表示为工人编号,Sip订单i由工人p处理时的熟练度,Cijkp表示为订单i在设备j上在时刻k由工人p处理时的成本,Efficiencyijkp表示为订单i在设备j上在时刻k由工人p处理时的效率,Penaltyi表示为订单i的违约惩罚,λ为平衡成本和效率的权重参数;所述多目标约束分数算式由软约束与硬约束确定,其被表示为: ;其中,W表示为权重,Hard表示为硬约束,Soft表示为软约束,x、y为约束条件个数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浙江未来佰泽科技有限公司 一种多目标智能优化的APS排产方法及系统

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