[发明专利]一种基于多时间尺度的智能生产线调度优化方法

权利要求书

1.一种基于多时间尺度的智能生产线调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S101，根据柔性工艺规划中存在的工序柔性、生产能力柔性进行建模；其中工序柔性是指系统改变每种工件加工工序先后顺序的能力；生产能力柔性是指产品生产量发生变化时，能及时作出反应而经济地运行的能力；建模是指对设备层面、工序层面以及产线层面的变量分别进行编码，建立数学模型；

步骤S102，以设备利用率最优为优化目标，建立秒级的设备产能配置优化策略；

步骤S103，以能源消耗最小为优化目标，建立分钟级别的工序能效优化策略；

步骤S104，以系统调度效率最优为优化目标，建立小时级别的产线联合优化策略；

步骤S105，整合三种时间尺度下变量和目标的定量关系，并从实际物理系统出发，将三种层级按照优化权重进行最终的优化求解。

2.根据权利要求1所述的基于多时间尺度的智能生产线调度优化方法，其特征在于，设备层面目标函数：

式(1)为设备生产效率目标函数，式(2)为设备利用率目标函数，其中p_ijreal表示类型为i的第j台设备的实际生产数量，p_ijplan表示类型为i的第j台设备的计划生产数量，T_ijwork表示类型为i的第j台设备的加工时间，T_ijopen表示类型为i的第j台设备的开机时间；

在工序层面，以工件的完工时间以及工序能耗最小为优化目标，建立分钟级别的工序能效优化策略，建立模型如下：

工序层面目标函数：

式(3)为最小化最大完工时间目标函数，式(4)为最小化加工能耗目标函数，其中，i表示工件编号(i＝1、2、...n)，j表示工序编号(j＝1、2、...m)，k表示设备编号(k＝1、2、...q)，C_ijk表示第i个工件的j个工序在第k台设备上的加工时间，n_ijk表示第k台设备加工第i个工件的第j个工序的设备能耗，s_k表示第k台设备的待机能耗，x_ijk表示工件i的第j道工序是否在设备k上加工，当值为1时，在设备k上加工，否则为0；

在产线层面，以系统调度效率最优为优化目标，建立小时级别的产线联合优化策略，建立模型如下：

产线层面目标函数：

W＝minE+minW₁+minW₂(5)

式(5)为产线设备布局总优化目标，包括式(6)最小化设备投资成本、式(7)最小化物流搬运成本和式(8)最小化设备重新布局成本。其中e_i表示类型为i的设备的购置成本，n_i表示类型为i的设备的购置数量，S表示车间内设备之间的单位次数单位距离的物料搬运成本，K表示产品工件类型(K＝1、2、...M)，V_k表示的是产品工件K的生产量，H_k表示的是每次能够搬运的工件K的数量，d_ij表示车间内设备i、j之间的搬运距离，采用两设备间的折线距离作为搬运距离，A表示设施的单位移动成本，L_i表示设备i重新布局需要挪动的距离。

3.据权利要求1所述的基于多时间尺度的智能生产线调度优化方法，其特征在于，对于面临的各种动态不确定因素，在设备、工序和产线不同层级进行优化权重自适应配置和优化算法自适应选择，完成多目标优化求解；建立优化模型如下：

其中，α₁、α₂、β₁、β₂、γ₁、γ₂、γ₃为设备生产效率、设备利用率、完工时间、工序能耗、物料搬运成本、设备重置成本、设备投资成本的优化权重因子；

生产线约束条件如下：

t_ij＝C_ij+T_ij(10)

T_ij≥0，t_ij≥0 (11)

C_ij+T_ij≤T_i,j+1(14)

∑T_ij≤∑t_i(j-1)(15)

式(10)约定每个工件在相应加工阶段的完工时间为其在该阶段的开始加工时间加上其工序对应的加工时间；公式(11)说明每个工件的第一道工序的开始加工时间和完工时间大于等于0；公式(12)说明每个工件在第j阶段只能在其中一台设备上加工；公式(13)说明并非车间中的所有设备都能被利用；公式(14)说明下一阶段的开始加工时间大于等于前一阶段工件完工时间；公式(15)说明不考虑抢占或取消工件的加工；

其中t_ij为工件i的第j道工序的完工时间，T_ij为工件i的第j道工序的开始时刻，C_ij为工件i的第j道工序的加工时间，

在设备层面，选用遗传算法或疫算法对设备层面所建立的目标函数进行优化，提高设备生产效率，提高设备利用率，使设备产能与产线生产计划相匹配，以最优的设备产能方案来实现生产线的长期生产计划；

在工序层面，选用粒子群算法或差分进化算法对工序层面所建立的目标函数进行优化，对加工工件的排序和设备的指派进行合理分配，使得完工时间和工序能耗达到预期指标；

在产线层面，选用蚁群算法或蚁群-遗传混合算法对产线层面所建立的目标函数进行优化，结合客户需求、订单变化、交货时间因素造成的相关指标更改、任务紧急等意外事件，对生产资料进行合理的产线分配以及资源分配，以及对产线的设备布局与状态进行适当的调整，合理解决各种突发事件，使系统的调度效率达到最优。