[发明专利]一种多层集成调度机制

说明书

一种多层集成调度机制，首先搭建多层集中调度机制架构，包括订单分配模块、供应商选择模块、车间调度模块，其中，订单分配模块确定各个用户的需求订单及对应的子任务的加工优先级，供应商选择模块确定各个用户需求订单子任务对应的供应商、车间生产线，车间调度模块确定各个用户需求订单子任务中各个步骤的加工顺序；然后根据车间调度模块上使用时间，供应商选择模块上使用时间、成本、运输，订单分配模块使用时间、成本、运输、生产线空闲率、服务延迟时间关联订单分配模块、供应商选择模块、车间调度模块，最后采用多目标进化算法，使用关联得到的多层集中调度机制模型，对各用户的需求订单的调度加工进行优化求解，完成多层集成调度。

技术领域

本发明涉及一种云制造环境下多企业多任务协调调度的方法，特别是一种多层集成调度机制。

背景技术

云制造(Cloud Manufacturing，CMfg)是一种面向服务的、高效低耗和基于智能知识的网络化制造新模式。云制造将现有网络化制造与服务技术同云计算、高性能计算等技术融合，实现各类制造资源(计算资源、制造设备、软件、人力和知识等资源)统一的、集中的智能化管理和经营，其目的就是进一步最大化各种资源、设备的智能共享，为不同场景下的制造任务提供安全可靠、优质价廉的生产活动，同时提高资源利用率，降低能源消耗。

在云制造的生产模式下，制造资源种类繁多，制造服务多种多样，如何精确、快速地产生满足不同需求的服务方案，实现分散资源集中调度，对高效利用云制造服务至关重要，同时也是云制造技术的关键所在。具体来说，根据服务资源的类型不同，在云制造模式下，产品从需求产生到落入车间生产，需经历包括企业选择、供应商服务选择、车间设备调度等多层次多过程寻优，利用多层次不同角度的资源匹配，实现产品全线生产优化。此外，云制造系统是致力于全球覆盖的开放系统，多用户制造是其典型特征之一，它将不可避免地面临多个制造任务同时请求服务的情形。因此，如何面向多个制造任务请求，精确调控云制造资源和制造能力，集中多层多类制造资源，构造多层集中高效调度机制，成为当前云制造集中规划中亟需解决的问题。

另一方面，由于云制造模式涉及的用户需求不同，参与的加工企业众多，各个制造任务来源于不同的用户需求，各个制造服务来源于不同的企业，势必产生相应的运输消耗、资源冲突、利益均衡等问题。这就要求云制造的资源调度能够适应不同的主体需求，具有多生产目标同时评估优化的能力。因此，云制造多层集中调度机制实际上是一个综合考虑时间、成本、质量和能力的动态多目标调度过程。

随着信息科学技术的不断发展，解决云制造资源调度的方法也不断涌现，其中，多目标优化的思想正适应于解决上述问题。多目标优化研究了如何在多个互相冲突的决策准则(因素、目标、目的)下进行科学和有效地决策。与传统的单目标优化不同，多目标优化摒弃了最优解的概念，它在所有可行方案中权衡、寻找多个指标下的可行解、满意解、非劣解的集合。也就是说，多目标优化通过解集的形式反映多个目标下的各个优化调度方案的多角度评估结果，从提供的服务方案的数量上弥补传统单目标寻优的局限，为决策者提供更全面的服务备选方案。

如上所述，现有研究云制造环境下的调度机制主要是将问题进行拆解并分别建模优化，比如订单分配问题的建模机制、供应商选择的建模机制、车间调度问题的建模机制。但上述建模机制分别研究各个问题，不考虑云制造环境下不同问题之间的模型关联，则失去了云制造资源集中的核心思想。因此，也有研究者建立了关联模型来研究制造环境下的调度机制，Styliani Avraamidou就提出了一个解决多过程集中调度问题的调度机制。