[发明专利]一种分布式混合流水车间的生产调度方法及系统

说明书

本公开一种分布式混合流水车间的生产调度方法及系统，以最小化所有生产任务中的待加工工件的最大完工时间为目标，调度方法包括初始化和头脑风暴优化两个阶段。初始化阶段包含随机初始化和分布式初始化(即DNEH)两个策略，可以有效的提高初始解的质量；本公开对头脑风暴优化(hybrid brain storm optimization,HBSO)算法进行了改进，头脑风暴优化阶段包含交叉策略和聚类策略，提高了种群数量，增大了找到更优解的概率。以产生一个可行的调度方案来最小化最大完工时间，同时提高车间及车间设备的利用率，提高生产效率。

技术领域

本公开涉及车间生产调度控制相关技术领域，具体的说，是涉及一种分布式混合流水车间的生产调度方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

生产调度是企业生产管理系统中需要解决的重要问题之一。自20世纪70年代萨尔瓦多提出混合流水车间调度(hybrid flowshop scheduling,HFS)问题以来，混合流水车间调度问题引起了众多研究者的关注。在经典的混合流水车间调度问题中，一系列作业只由一个车间处理，车间由一组生产阶段组成，且至少一个阶段有多台相同的机器。混合流水车间广泛应用于实际生产中，如玻璃制造、纺织、造纸、钢铁等行业。在分布式混合车间调度问题中，可以在一组可用车间中的由任意一个车间中处理每个工件。如果可以采用最佳的分配方式，使得各个车间的工作有效进行，能够大大提高分布式混合流水车间的工作效率，从而可以大大提高车间的生产产量，降低制造成本。虽然已有相当多的研究对混合流水车间调度问题和分布式流水车间调度问题进行了研究，但对分布式混合车间调度问题的研究较少。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种分布式混合流水车间的生产调度方法及系统，以最小化所有生产任务中的待加工工件的最大完工时间为目标，调度方法包括初始化和头脑风暴优化两个阶段。初始化阶段包含随机初始化和分布式初始化(即DNEH)两个策略，可以有效的提高初始解的质量；本公开对头脑风暴优化(hybrid brain stormoptimization,HBSO)算法进行了改进，头脑风暴优化阶段包含交叉策略、聚类策略，提高了种群数量，增大了找到更优解的概率。以产生一个可行的调度方案来最小化最大完工时间，同时提高车间及车间设备的利用率，提高生产效率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一个或多个实施例提供了一种分布式混合流水车间的生产调度方法,包括如下步骤：

获取车间设备、工序的基本信息和下发生产任务的第一终端发送的生产加工任务指令；所述生产加工指令包括待加工的工件、数量及要求完成时间；

确定车间调度的具体约束，建立调度模型；

基于分布式初始化方法对调度模型进行求解，生成将待加工工件分配至车间相应工序位置的初始解；

采用基于聚类算法的头脑风暴算法对待加工工件分配的初始解进行优化，获得调度模型的最优解，输出生产调度方案。

一个或多个实施例提供了一种分布式混合流水车间的生产调度系统,包括：

生产任务接收模块：用于获取车间设备、工序的基本信息和下发生产任务的第一终端发送的生产加工任务指令；所述生产加工指令包括待加工的工件、数量及要求完成时间；

调度模型建立模块：用于确定车间调度的具体约束，建立调度模型；

初始化求解模块：用于基于分布式初始化方法对调度模型进行求解，生成将待加工工件分配至车间相应工序位置的初始解；

优化输出模块：用于采用基于聚类算法的头脑风暴算法对待加工工件分配的初始解进行优化，获得调度模型的最优解，输出生产调度方案。