[发明专利]基于PSC-IGA算法的数字化车间调度方法、系统及存储介质

说明书

本发明实施方式提供一种基于PSC‑IGA算法的数字化车间调度方法、系统及存储介质，属于数字化车间的调度技术领域。通过该技术方案，本发明提供的基于PSC‑IGA算法的数字化车间调度方法、系统及存储介质通过采用PSC‑IGA算法(Polychromatic Sets Constraints of improved Genetic Algorithm，基于多色集合约束的遗传算法)，先通过改进的遗传算法求解数字化车间工位的配送问题，确定出配送效率最高的配送方案，再基于确定出的配送方案以及数字化车间的库存、工位的分布特点建立两层布尔围道矩阵，最后进一步采用改进后的遗传算法对建立的模型进行求解，快速、高效地得出最佳的仓库一体化方案，提高了生产效率的同时也提高了算法的收敛速度。

技术领域

本发明涉及数字化车间的调度技术领域，具体地涉及一种基于PSC-IGA 算法的数字化车间调度方法、系统及存储介质。

背景技术

数字化车间(Digital workshop，DS)建设是制造企业走向智能制造的起 点，数字化车间通常都是采用流水线式生产，对应的生产物流主要是物料的 配送和仓储，本文以安徽博一流体传动股份有限公司(以下简称为BY)的 数字化车间为例，生产线上每个工位负责不同的工序，对物料的需求也不尽 相同，物料的准时配送就尤为重要，早了会占用线边空间造成拥堵，晚了则 会延误工时，拉低效率；而物料的准时配送也离不开车间内部立库的配合， 若物料未及时配套出入库，则不能完成在时间窗内准时配送的任务，对整个 生产进程造成影响。

近年来专家学者对这两方面的研究颇多。在物料配送方面，研究主要集 中在配送路径优化问题上，车辆路径问题(vehicle routing problem，VRP) 由来已久，自上世纪六十年代以来，已产生很多变种问题，物料配送路径优 化问题是VRP问题的一个经典变种问题，Gao等考虑车辆负载均衡，用混 合多目标进化算法有效减少了物料配送的总行驶距离；陈广胜等则以配送时 间和作业人数为优化目标对该问题进行研究。上述文献都未考虑时间窗的影 响，带时间窗的车辆路径优化问题(Vehicle routing problem with timewindow,VRPTW)是Solomon在1979年提出的，对此学者们构建了很多不 同的VRPTW优化模型，如带混合时间窗的车辆路径优化模型、带软时间窗 的车辆路径优化模型和带时间窗的同时取送货车辆路径优化模型等。针对物 料的仓储问题，数字化车间一般配备的都是自动化立体仓库(automated storage and retrieval system,AS/RS)，对立库的研究也有很多，Boysen对立库 系统进行了综述分析，邓爱民等用遗传算法求解多目标货位优化问题；李鹏飞等和靳萌等也建立了多目标优化模型，前者考虑出入库效率和货架稳定性， 在算法上使用了病毒协同遗传算法，后者考虑物料周转率和相关性，在算法 上使用了基于Pareto保持和模拟退火算法；刘臣奇等则在货位拣选路径优化 问题中提出了一种改进的蚁群算法。以上文献都在物料配送优化和立库优化 上方面做了大量工作，但是很少考虑到仓储和配送的协同，也就是一体化的 问题。

现有文献主要是对仓配一体化模式特点的分析，不断运用算法、大数据 等提出新的发展思路，但整体来说还没有系统的理论基础支撑，且都是将重 心放在了电商领域的仓配问题上，目前对于制造业中的生产物流仓配一体化 问题的研究并不多，生产物流与电商物流大不相同，电商物流仓配一体化解 决方案不完全适用于生产物流。因此，生产物流仓配一体化问题还需要研究， 在生产过程中，最重要的是保证生产，这其中，生产物料的仓储和配送都是 关键因素，二者密不可分，仅考虑单项优化则稍显不足。

发明内容

本发明实施方式的目的是提供一种基于PSC-IGA算法的数字化车间调 度方法、系统及存储介质，该方法、系统及存储介质能够高效地确定出数字 化车间的调度方案，从而提高了数字化车间的工作效率。

为了实现上述目的，本发明实施方式提供一种基于PSC-IGA算法的数 字化车间调度方法，所述方法包括：

获取数字化车间的工位及其对应的物料需求；