[发明专利]一种生产排产调度优化方法

摘要

一种生产排产调度优化方法，包括以下步骤1)模型建立生产排产问题的求解是在满足工艺约束的条件下，确定每台机器上工序的加工顺序以及加工起终时间，以最大完成时间最小为目标建立目标函数；2)编码；3)初始化；4)变异操作；5)交叉操作；6)解码；7)选择操作；8)判断是否满足终止条件，如果满足则终止，并输出全局最优解。本发明设计一套新的相适应的编解码方案，在满足约束条件的前提下，将离散的可行解转化为DE算法能够处理的连续解，利用DE算法快速有效的搜索特性实现最佳调度方案的求解，并绘制甘特图以方便生产人员的作业。本发明在生成排产应用中可以快速的得到最佳调度方案。

主权项

一种生产排产调度优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：1)模型建立：生产排产问题的求解是在满足工艺约束的条件下，确定每台机器上工序的加工顺序以及加工起终时间，以最大完成时间最小为目标建立目标函数；min{maxi=1n{maxh=1mFih}}---(1)]]>约束条件：Fir-Wir+M(1-aikr)≥FikFjr-Fir+M(1-bijr)≥WjrFir≥0aikr=0or1bijr=0or1---(2)]]>i、j表示工件号，k、r表示机器号，Fir和Wir分别表示第i个工件在r台机器上的完成时间和加工时间；M＞0足够大；aikr约束机器的加工顺序，表明若机器k在机器r之前对工件i进行加工，则aikr取1，反之取0；bijr约束工序的加工顺序，表明若工件i在工件j之前在机器r上进行加工，则bijr取1，反之取0；2)编码：2.1)采用基于工序的编码方法，将排产编码为所有工序的一个排序序列；2.2)由于生产排产问题的离散性，在采用DE算法进行求解时需要进行如下操作：在基于工序的编码基础上，记录DE个体向量中各工序的位置，赋予同一工件的工序，即使用相同的数字，升序排列的m个的数字，其中这m个数字的起始数字由工件号的升序排列决定，各工件对应的数字升序排列代表其工序的先后顺序，故每个数字均只出现一次，从而将DE个体向量由基于工序的离散编码转化为记录工序位置的连续编码；3)初始化：初始种群P＝{x1,g,x2,g,...,xNp,g}通过对编码后的工序随机排列产生，其中，g为进化代数，xi,g,i＝1,2,…,Np表示第g代种群中的第i个个体，若g＝0，则表示初始种群，设置种群规模NP，交叉概率CR，缩放因子F，输入加工机器表M和工时表T；4)变异操作：4.1)，采用如下DE/rand/1策略生成变异个体：vji,g=vjr1,g+F·(vjr2,g-vjr3,g)---(3)]]>其中j＝1,2,…,n*m，，r1,r2,r3∈{1,2,...,Np}，r1≠r2≠r3≠i，为第g代种群中第i个变异个体的第j维元素，分别为第g代种群中第r1、r2、r3个个体的第j维元素，F是缩放因子；4.2)根据编码的设计规则，如果产生的变异个体编码规则，则重新生成，直至生成符合编码规则的变异个体为止；5)交叉操作：5.1)采用二项式交叉生成试验个体：trialji,g=vji,gif(randb(0,1)≤CRorj=rnbr(j)xji,gotherwise---(4)]]>其中，j＝1,2,…,N，表示第g代种群中第i个目标个体对应的试验个体的第j维元素，randb(0,1)表示随机产生0到1之间的小数，rnbr(j)表示随机产生1到N之间的整数，CR为交叉概率；5.2)如果试验个体不符合编码规则及范围限制，则循环步骤4)和5)，直至产生可行的试验个体；6)解码：6.1)将试验个体转化为基于工序的加工序列O[r]＝[Oij]，r∈[1,n*m]，i为工件号，j为工序号，初始r置为0，将机器号矩阵M和工时矩阵T转化为对应工序顺序的一维向量；设置一维向量t，其中元素t[k]，k∈m记录第k个机器的当前允许加工时间，初始置零；另外设置一维向量ts和tf记录每个工序的开始和结束时间，初始置零；6.2)如果j＝1，则继续6.3)，否则，转至6.4)；6.3)令工序O[r]的开始时间ts[r]＝t[k]，进而求解工序O[r]的结束时间tf[r]＝ts[r]+T[r]；6.4)以工序O[r]为起点，向前搜索该工序O[r]所属工件的前一道工序，记录其结束时间；另外，记录该工序O[r]所属机器的当前允许加工时间；取二者的较大者置为该工序O[r]的开始时间ts[r]，进而求解工序O[r]的结束时间tf[r]＝ts[r]+T[r]；6.5)r＝r+1，返回6.2)；7)选择操作：如果试验个体优于目标个体，则试验个体替换目标个体，否则保持目标个体不变；8)判断是否满足终止条件，如果满足则终止，并输出全局最优解。