买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：江苏大学;第一拖拉机股份有限公司

摘要：本发明提供一种基于群体免疫‑遗传算法的混流产线智能排产方法，根据产线生产规则建立生产计划多目标模型，包括考虑换装时间的总加工时间、库存零件满足度和产品切换次数；采集生产订单交货完成量、生产订单交货日期和配件库存信息，评判多目标模型的优先级，确定群体免疫‑遗传算法中的被感染种群及优化主目标；采集一个周期内不同产品各工位的生产加工时间数据，并判断是否需要更新基础数据集；将更新完成后的基础数据集及优化主目标输入到群体免疫‑遗传算法中进行寻优计算，计算出符合实际生产情况的最优解，并输出生产计划。本发明可以自适应改变排产目标，还可以实现排产基础数据自更新，让生产计划更贴合实际生产能力。

主权项：1.一种基于群体免疫-遗传算法的混流产线智能排产方法，其特征在于：采集生产订单交货完成量、生产订单交货日期和配件库存信息，评判多目标模型的优先级，确定群体免疫-遗传算法中的被感染种群及优化主目标；采集一个周期内不同产品各工位的生产加工时间数据，并判断是否需要更新基础数据集；将更新完成后的基础数据集及优化主目标输入到群体免疫-遗传算法中进行寻优计算，计算出符合实际生产情况的最优解，并输出生产计划；所述评判多目标模型的优先级，确定群体免疫-遗传算法中的被感染种群及优化主目标，具体为：所述产线目前生产情况为产品交货期紧急，则种群一为感染种群，优先迭代种群一，种群二、三为未感染种群；所述产线目前生产情况为配件供应不足，则种群二为感染种群，优先迭代种群二，种群一、三为未感染种群；所述产线目前生产情况为生产情况正常，则种群一、二康复或者均未被感染，优先迭代种群三；所述产线目前生产情况为产品交货期紧急且配件供应不足，则根据两个种群的优先级进行感染，种群一为感染种群，优先迭代直到康复，种群二为易感种群，在种群一康复后被感染，优先迭代直到康复；所述种群一对应考虑换装时间的总加工时间，种群一的优化主目标是考虑换装时间的总加工时间最小化；所述种群二对应库存零件满足度，种群二的优化主目标是库存零件满足度最小化；所述种群三对应产线正常生产，种群三的优化主目标是考虑换装时间的总加工时间最小化、库存零件满足度最小化且产品切换次数最小化；所述群体免疫-遗传算法进行寻优计算，具体步骤为：步骤1：参数设定，包括：初始种群大小HIS，产线状态变量LineState，种群感染状态变量PopState，最大迭代次数MaxItr，产线最大生产周期数MaxCycleNum，生产周期数CycleNum，最小生产周期Cycle，感染代数Age，最大感染代数MaxAge，交叉概率CrossRate，变异概率InvRate；迭代目标适应度值：总加工时间F1、库存零件满足度F2、产品切换次数F3；步骤2：初始化种群，采用基于工件的编码方式构成种群粒子，并通过Tent映射公式： 生成三个HIS×n的数组，作为迭代初始种群： 同时将排产基础数据集作为计算目标适应度值的计算初始数据，同时产线生产周期数加一；其中：表示第g个种群中的第e个粒子的第z个元素，g表示种群数，e表示粒子数，z表示元素数，rand表示随机数；g＝1，2，3；e＝1，2，…，HIS；z＝1,2,…,n，n表示粒子中元素的最大个数；步骤3：获取数据采集模块采集的生产数据，更新产线状态变量，确定三个种群的感染状态，根据种群感染状态确定本次生产周期内的迭代主种群；步骤4：计算父代种群的适应度，选取当前适应度值最高的粒子作为产线最小周期内的全局最优解；步骤5：通过粒子之间的社会距离公式更新各种群中粒子，粒子保留机制采用精英保留策略，即计算出子代适应度值比父代更优，则用子代粒子替换掉父代粒子，同时更新粒子的感染代数，如果本轮父代粒子没有被替换且适应度值低于平均值则感染代数加一；步骤6：判断种群中各粒子的感染代数是否超过最大感染代数，如果超过，则判断此粒子病死，从其他种群中随机选取一个粒子替换掉这个病死粒子；步骤7：根据交叉概率和变异概率对种群中粒子进行部分映射交叉和变异搜索操作来进一步优化粒子，加强算法的局部搜索能力和全局搜索能力，并运用所述精英保留策略来对粒子进行更新；步骤8：判断是否满足本轮迭代终止条件，即本次迭代是否迭代到最大代数，如果满足终止条件，则输出所述最小生产周期内的全局最优解并生成生产计划，之后转到步骤2进行下一生产周期内的迭代优化；否则返回步骤4继续进行迭代优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏大学 第一拖拉机股份有限公司 一种基于群体免疫-遗传算法的混流产线智能排产方法