[发明专利]基于粒子群算法的全自动酶免疫仪工序调度方法

摘要

本发明公开了基于粒子群算法的全自动酶免疫仪工序调度方法，该方法通过输入接口处理模块、优化调度模块和输出处理模块实现，输入接口处理模块的功能是获取系统信息，计算每个工序的完成时间。基于粒子群算法的优化调度模块，先建立调度优化问题的目标模型，再基于粒子群算法对目标模型进行优化调度，从而得到总工期最短的工序序列。输出处理模块，对优化结果进行处理，将每个工序解析成若干个对子资源进行操作的指令，控制为控制设备运作提供数据和控制接口。

主权项

基于粒子群算法的全自动酶免疫仪工序调度方法，其特征在于该方法通过输入接口处理模块、基于粒子群算法的优化调度模块和输出处理模块实现；所述输入接口处理模块用于完成：从数据库中读取与工序时间有关的信息，包括设备子资源位置信息和设备运行信息；计算完成每步工序所需的时间，即工序时间；每个项目涉及多个单独占用设备子资源的工序，其中，占用温育振荡模块、洗板机或检测仪这三个子资源的工序时间为常数；占用加样头和机械手资源的工序时间需要根据加样头或机械手运动模型与电机参数、设备位置信息进行计算；所述的基于粒子群算法的优化调度模块完成以下步骤：(2‐1)建立调度优化模型，具体包括：一个实验组包含n个项目，第i个检测项目包括工序数为Mi，i＝1,2,3….n，该实验组的总工序数为M＝M1+M2+...Mi+...+Mn，第i个项目的第j个工序的开始时间为tstartij、工序时间为tij、工序结束时间为toverij，第i个项目的第j个工序与该项目的前一个工序的时间间隔为Δtij；ait、bit、cit、dit、eit分别表示第i个项目在t时刻对加样头、机械手、温育振荡模块、洗板机、检测仪的占用情况，其取值为1或0，取值为1时表示占用，取值为0时表示不占用；目标模型的约束条件为：(2‐1‐1)工序序列满足链式约束，即同一项目所包含的工序必须按照顺序进行；(2‐1‐2)每道工序从开始至工序完成中间不允许中断；(2‐1‐3)不同项目所包含的工序之间没有时间先后性；(2‐1‐4)为确保设备运行安全，加样头与机械手不能同时工作；(2‐1‐5)设备子资源有限性，即全自动酶免疫仪中每个子资源只有有限个；(2‐1‐6)根据检测过程生化反应要求，同一项目中部分工序需要连续进行；根据约束条件，目标模型描述为：tstartt(j+1)≥toverij(1)toverij=tstartij+tij(2)Σi=0n(ait+bit)≤S1,i∈(1,2...i..,n)(3)Σi=0ncit≤S2,i∈(1,2...i..,n)(4)Σi=0ndit≤S3,i∈(1,2...i..,n)(5)Σi=0neit≤S4,i∈(1,2...i..,n)(6)toverik=tstarti(k+1),k∈(j,....,j+m-2)(7)]]>式(1)中，第i个检测项目中，后一个工序的开始时间tstarti(j+1)比前一个工序的结束时间toverij大，满足约束条件(2‐1‐1)和(2‐1‐2)；式(2)、(3)、(4)、(5)、(6)表示第t时刻占用加样头或机械手、温育振荡模块、洗板机和检测仪的工序个数不大于该步骤占用的子资源数，S2，S3，S4分别代表温育振荡模块、洗板机、检测仪的个数；由于约束(2‐1‐4)，同一时间只允许一个机械手或加样头运动，因此S1＝1；式(7)中，若某检测项目第j到第j+m个工序为连续工序，则前一个工序结束后，后一个工序紧接着开始，其中m为连续工序个数；对于一个实验组而言，一旦工序序列确定，每个工序的tij和Δtij也就确定；这样，第i个检测项目完成的时间为：而整个实验组的完成时间为所有单个检测项目完成时间的最大值，即目标函数为：(2‐2)基于粒子群的优化调度，包括以下步骤：(2‐2‐1)初始化粒子群，产生粒子数为N的粒子群(X1,X2,X3,...Xi...XN)，粒子Xi为实验组一个满足链式约束的工序序列；(2‐2‐2)确定粒子群中每个粒子对应的总工期；更新粒子个体的最优位置及群体的最优位置，本方法中，总工期短为优；(2‐2‐3)对粒子群进行迭代，更新粒子群信息；即利用粒子群算法基本公式更新粒子的移动速度和位置，并更新粒子群和单个粒子的最优位置；(2‐2‐4)重复步骤(2‐2‐2)、(2‐2‐3)，检查迭代算法的终止条件：达到了最大迭代次数或者获得了足够短的总工期，即可终止迭代；从而获取局部最优的工序序列。