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摘要：本发明公开的基于不可靠退化机器模型的柔性车间生产调度方法，属于生产分析和优化调度领域。本发明实现方法为：对由带缓冲区的不可靠退化机器组成的柔性作业车间进行系统建模，并在建模的基础上对加工工件在退化机器上的加工时间进行精确计算，同时对柔性作业车间内的加工顺序进行规划，求得最短完工时间。本发明将退化机器替代伯努利机器，形成柔性作业车间，具有预测精度高和效率高的优点。本发明以每个双机单缓冲区系统为一个单位加工车间，对各种类工件的不同工序在不同加工车间上的加工时间进行预测，获取所有的加工时间后，根据遗传算法进行多种类、多工序的柔性作业车间小批量生产调度，提高生产的效率和精确度，节约时间与生产能源。

主权项：1.基于不可靠退化机器模型的柔性车间生产调度方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤1：对多个带缓冲区的不可靠退化机器作业车间组成的系统进行建模；系统建模包括设计系统各部分参数、设定退化机器状态；系统各部分参数包括生产结构参数mi,j、bi、Qq、OPp；遗传算法参数N_size、count、p_count、pm和工件加工周期参数τ、Cl；退化机器状态包括退化机器运行状态、退化机器故障状态和退化概率参数矩阵p_statei,j；步骤2：对柔性作业车间的加工方式进行约束，同时确定生产顺序；加工方式约束包括不同工件间的资源占用约束、同种工件不同工序间的工艺约束以及规定工件可加工车间的技术约束；生产顺序是每种工件的每道工序的加工顺序；步骤3：当每种加工工件的加工个数都确定时，确定双机单缓冲区组成的加工车间的状态总数S；步骤4：根据步骤1的生产结构参数，结合步骤2定义的加工方式约束及步骤3定义的状态总数S，定义加工车间Ml在加工第Qq类工件的OPp道工序时，各加工周期系统模型的状态；步骤5：定义系统的不可达状态；步骤6：根据步骤4得到的各加工周期系统模型的状态，并排除步骤5的不可达状态，通过退化概率参数矩阵p_statei,j计算下一个加工周期状态转移的概率；步骤7：根据步骤6得到的概率，采用马尔科夫方法构造状态转移矩阵，根据状态概率分布获得每一加工时刻的状态概率分布，从而通过步骤1定义的加工周期参数，计算每个加工车间完成同种类型工件的时间；步骤8：根据步骤7得到的得各种类工件的各道工序在不同加工车间上的加工时间CTl,q,p，以cell数据类型存储到输入数据矩阵input_data中： 步骤9：开始进行遗传算法操作，当前迭代次数为t,迭代终止次数为count；根据步骤1.1设计的种群规模N_size及步骤8求得的输入数据input_data建立初始种群；步骤10：计算步骤9得到的初始种群在中各个染色体的完工时间；步骤11：根据步骤10得到的各个染色体的完工时间，分别计算各自对应的适应度，基于轮盘赌选择种群并进化，生成新种群；步骤12：对步骤11生成的新种群中的染色体进行交叉操作，生成新的染色体；步骤13：对步骤12生成的新种群中的染色体变异操作，在种群中的个体中引入一定程度的随机变化，以增加种群的多样性；得到新的染色体，生成新种群；步骤14：根据步骤13得到的新种群对应的加工集和时间集newinitial_p和newinitial_TN，找到完工时间最小的个体fiti，将最小完工时间存入bestfit变量中，并更新该完工时间下各类工件的各道工序选择的加工车间集best_p以及各加工车间集对应的时间集best_TN；步骤15：检查是否满足t＝count；若不满足，则t＝t+1，返回步骤9继续计算；若满足则结束遗传算法，根据步骤14更新的最小完工时间bestfit、该完工时间下各类工件的各道工序选择的加工车间集best_p以及各加工车间集对应的时间集best_TN输出历史全局最优加工时间及加工甘特图，根据全局最优加工时间及加工甘特图实现基于不可靠退化机器模型的柔性车间生产调度。

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