基于分布估計的加工車間調度方法
【專利摘要】本發明提供一種基于分布估計的加工車間調度方法，該方法根據動態事件發生時調度執行的情況，將動態加工車間調度問題轉換為靜態加工車間調度問題，并利用分布估計算法進一步求解靜態加工車間調度問題，簡化了動態加工車間調度問題求解的復雜度，使得在動態事件發生時，能夠快速生成新的調度計劃。
【專利說明】基于分布估計的加工車間調度方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種加工車間調度方法，尤其涉及一種用于解決模糊時間下動態靈活 加工車間調度問題的基于分布估計的加工車間調度方法。
【背景技術】
[0002] 隨著制造業的發展，使用科學的方法降低生產成本、提高生產效率已成為生產管 理者的共識。其中，調度問題（Scheduling Problem)作為制造流程的基礎問題，其重要性不 言而喻。在實際生產中，加工車間調度（Job-shop Scheduling Problem, JSP)是最為常見也 是最為復雜的一類調度問題。目前，現有調度方法的研究多限于解決靜態的加工車間調度 問題，即在調度之初，預先確定了加工的工作和機器。然而，在實際生產中，在執行調度計劃 的過程中，加工車間會面臨很多動態事件的發生，例如：機器故障、機器的調入調出、臨時性 緊急訂單的增加或是已有訂單的取消等。
【發明內容】
[0003] 鑒于上述內容，有必要提供一種基于分布估計的加工車間調度方法，能夠在加工 車間發生動態事件時，生成高效的調度計劃。
[0004] 一種基于分布估計的加工車間調度方法，該方法包括：轉換步驟，當動態事件發生 時，根據當前調度計劃的執行情況，將模糊時間下動態靈活加工車間調度問題轉換為模糊 時間下非零狀態靜態靈活加工車間調度問題；初始化步驟，根據模糊時間下非零狀態靜態 靈活加工車間調度問題的非零狀態初始條件，生成工序順序解序列的概率矩陣及機器排配 解序列的概率矩陣，并對所生成的工序順序解序列的概率矩陣及機器排配解序列的概率矩 陣進行初始化；采樣步驟，對初始化后的工序順序解序列的概率矩陣及機器排配解序列的 概率矩陣進行預設次數的采樣，產生預設數目的解序列個體，每個解序列個體包括工序順 序解序列和機器排配解序列；計算步驟，計算每個解序列個體的目標函數值，并根據目標函 數值對每個解序列個體進行評價；選擇步驟，對采樣所產生的解序列個體以及歷史最優解 序列個體的目標函數值進行升序排序，選擇排名在前的預設數量的解序列個體作為最優解 序列個體；標準化步驟，對最優解序列個體進行編碼操作以規范化最優解序列個體；更新 步驟，利用規范化的最優解序列個體，更新歷史最優解序列個體以及概率矩陣；及迭代輸出 步驟，迭代執行上述采樣步驟至更新步驟，直至達到預設的迭代次數，以迭代執行的最后一 代的最優解序列個體作為最終解。
[0005] 相比于現有技術，本發明所述的基于分布估計的加工車間調度方法，根據動態事 件發生時調度執行的情況，將動態加工車間調度問題轉換為靜態加工車間調度問題，并利 用分布估計算法進一步求解靜態加工車間調度問題，簡化了動態加工車間調度問題求解的 復雜度，使得在動態事件發生時，能夠快速生成新的調度計劃。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0006] 圖1是本發明基于分布估計的加工車間調度系統的應用環境圖。
[0007] 圖2是本發明基于分布估計的加工車間調度方法的實施例的流程圖。
[0008] 圖3是工作順序解序列和機器排配解序列的示意圖。
[0009] 圖4是工序的三角模糊加工工時的示意圖。
[0010] 圖5是根據解序列個體繪制甘特圖的示意圖。
[0011] 主要元件符號說明
[0012]
[0013]
【權利要求】
1. 一種基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，該方法包括： 轉換步驟，當動態事件發生時，根據當前調度計劃的執行情況，將模糊時間下動態靈活 加工車間調度問題轉換為模糊時間下非零狀態靜態靈活加工車間調度問題； 初始化步驟，根據模糊時間下非零狀態靜態靈活加工車間調度問題的非零狀態初始條 件，生成工序順序解序列的概率矩陣及機器排配解序列的概率矩陣，并對所生成的工序順 序解序列的概率矩陣及機器排配解序列的概率矩陣進行初始化； 采樣步驟，對初始化后的工序順序解序列的概率矩陣及機器排配解序列的概率矩陣進 行預設次數的采樣,產生預設數目的解序列個體，每個解序列個體包括工序順序解序列和 機器排配解序列； 計算步驟，計算每個解序列個體的目標函數值，并根據目標函數值對每個解序列個體 進行評價； 選擇步驟，對采樣所產生的解序列個體以及歷史最優解序列個體的目標函數值進行升 序排序，選擇排名在前的預設數量的解序列個體作為最優解序列個體； 標準化步驟，對最優解序列個體進行編碼操作以規范化最優解序列個體； 更新步驟，利用規范化的最優解序列個體，更新歷史最優解序列個體以及概率矩陣；及 迭代輸出步驟，迭代執行上述采樣步驟至更新步驟，直至達到預設的迭代次數，以迭代 執行的最后一代的最優解序列個體作為最終解。
2. 如權利要求1所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述模糊時 間下動態靈活加工車間調度問題和所述模糊時間下非零狀態靜態加工車間調度問題是在 模糊時間下靈活加工車間調度問題的基礎上定義的； 所述模糊時間下靈活加工車間調度問題的定義為： a) η個工作在m臺機器上加工，每個工作1包括叫個有序的工序A,』即
，』表示工作Λ的第j道工序，工序\』可以在機器Μ中 mi;j臺機器的任一機器上加工，所有工作的工序總數
i，其中，Ji、Mk的下標分別為 工作編號和機器編號，〇υ_的有序對（i，j)為工序編號，工序第一下標i表不工作編號，工序 第二下標j表示工序在工作中的加工順序； b) 工序Ou在機器Mk上的加工工時
<為最短 的加工時長，@0為最可能的加工工時，為最長的加工工時，工序Ou的完成時間
為最小的完成時間，€：^為最可能的完成時間，C^j為最大 的完成時間； c) 所有工作是獨立的；所有機器和工作是確定的；初始時，所有工作都可以開始加工， 所有機器是可用的；一個機器同一時間只能加工一個工序；一個工作同一時間內只能在一 個機器上加工；工序之間的轉換時間忽略不計；一道工序在機器上加工時，無法中斷； 所述模糊時間下動態靈活加工車間調度問題是在模糊時間下靈活加工車間調度問題 的定義上去掉約束條件"所有機器和工作是確定的"； 所述模糊時間下非零狀態靜態加工車間調度問題是在模糊時間下靈活加工車間調度 問題的定義上去掉條件"初始時，所有工作都可以開始加工，所有機器是可用的"，增加非 零狀態初始條件"初始時，有部分工作的第一道工序被預先安排在某些機器上加工"，集合
_表示非零狀態初始條 件，其中，（Jis，Mks)表示工作Ji s的第一道工序被預先排配在機器Mks上加工。
3. 如權利要求2所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述轉換步 驟包括： a. 根據動態事件中機器或工作的增減，在機器集合J或工作集合Μ中增減相應的機器 編號或工作編號； b. 刪除當前調度計劃中已經完成的工序，對已完成工序對應的工作的其余工序的第二 下標進行重新編號； c. 根據當前調度計劃中已分配在機器上加工中的工序的加工情況，調整加工中工序的 加工工時，加工中工序的加工工時=原加工工時-動態事件發生時已加工的工時；及 d. 匯總當前調度計劃中已分配在機器上加工中的工序，生成集合
表示非零狀態初始條 件，1
指工作Jis的第一道工序分配在機器 Mks ?
4. 如權利要求3所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述初始化 步驟包括： a. 對于生成工序順序解序列的概率矩陣P，
其中，元素 ρΙ·表示Λ出現在工序順序解序列的第i個位置或是第i個位置之前的概 率，上標g表示迭代執行的次數且初始化g = 〇, τ。、η為行數和列數，T。為所有工作包 括的工序總數，η為所有工作總數即工作集合J的元素個數，s為非零狀態初始條件
)的元素個數；及 b. 對于生成機器排配解序列的概率矩陣
且
0 配在機器Mk上加工的概率，q|jsk的上標g表示迭代的第g代種群，初始化g = 〇。
5. 如權利要求4所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述工序順 序解序列表示所有工序被加工的時間先后順序，所述機器排配解序列表示所有工序依次被 排配的機器且所有工序按照工序編號從小到大標準排序，所述工序順序解序列由T。個工作 編號組成，工作編號出現的次數對應該工作編號所包括的工序的加工順序，相同工作編號 出現的總次數等于該工作編號對應工作包括的所有工序個數，所述機器排配解序列由T。個 機器編號組成且所有機器上排配的工序按照工序編號從小到大標準排序，T。為所有工作包 括的工序總數。
6. 如權利要求5所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述采樣步 驟中通過以下步驟對生成工序順序解序列的概率矩陣P進行采樣生成工序順序解序列： a. 根據非零狀態初始條佴
確定工序順序 解序列的前s個兀素，分別為…Ji、的工作編號ip i2，…，is ; b. 產生概率矩陣P的副本矩陣P' ； c. 從副本矩陣P'的第S+1行開始逐行進行概率采樣，每行采樣生成工序順序解序列的 一個元素； d. 對副本矩陣P'的第s+i行采樣時，產生一個隨機數λ且λ e [〇，1]均勻分布，如 果對于某一個j，若λ處于區間I
內，則將j作為工序順序解序列的第i行 元素的工作編號，設
； e. 判定上述采樣產生的工作編號在工序順序解序列中出現的總次數與該工作編號包 括的工序總數的大小關系，若工作編號j在第s+i行采樣后在在工序順序解序列中出現的 總次數等于工作編號j的工序總數，則將副本矩陣P'中行數大于s+i且列數等于j的所有 元素重置為〇,即將副本矩陣P'中的元素
重置為〇,并將副本矩陣 P'的第s+i行之后的每行元素進行歸一化,使得副本矩陣P'的第s+i行之后的每行元素之 和仍然為1 ;若總次數小于工序總數，則迭代執行上述步驟c?步驟e，直至對副本矩陣P' 的最后一行的概率采樣產生工序順序解序列的最后一個元素。
7. 如權利要求5所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述采樣步 驟中通過以下步驟對生成機器排配解序列的概率矩陣Q進行采樣生成工序順序解序列： a. 從概率矩陣Q的第一個維度等于1和第二個維度等于1，以下第一維度用行表示，第 二維度用列表示，開始逐行進行概率采樣，每次采樣都會按順序生成機器排配解序列的一 個元素；
b. 對概率矩陣Q的第i行第j列采樣時， 產生一個隨機數λ且λ e [〇, 1]均勻分布，若λ處1 內，則將機器 編號1置于機器排配解序列相應的位置，設</廣《; C.迭代執行上述步驟a，b，直至對概率矩陣Q的最后一行最后一列的概率采樣產生工 序順序解序列的最后一個兀素。
8. 如權利要求4所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述評價步 驟中根據每個解序列個體包括的工序順序解序列和機器排配解序列繪制甘特圖，以甘特圖 表示每個解序列個體代表的調度計劃，由甘特圖獲取所有工序總完成時間作為目標函數 值，以目標函數值評價解序列個體。
9. 如權利要求8所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述標準化 步驟中所述編碼操作是指根據最優解序列個體的甘特圖生成解序列，包括以下步驟： 對甘特圖中所有工序按照開始時間進行從小到大的排序，將排序結果的每個工序以對 應的工作編號表示，生成工序排序解序列；及 按照工序編號的從小到大的順序，從甘特圖中查找每個工序對應的加工機器，生成機 器排配解序列。
10. 如權利要求4所述的基于分布估計的加工車間調度方法，其特征在于，所述更新步 驟包括： 以當前迭代執行過程中采樣、評價后選擇的最優解序列個體替換歷史最優解序列個 體； 按照以下公式更新概率矩陣P和Q :
其中，α和β是種群的進化學習率參數，s為零狀態條件
的元素個數，分 別定義為：1η?.=在第m個最優解序列個體的工序順序解序列中， 1，j Ji出現在位置S后，且出現在位置i或位置i之前的次數，
，m表示經評價選取的SPnum 個最優解序列個體中的第m個最優解序列個體。
【文檔編號】G05B19/418GK104049612SQ201410276989
【公開日】2014年9月17日 申請日期:2014年6月19日 優先權日:2014年6月19日
【發明者】范玉順, 劉柏君, 劉軼 申請人:清華大學