基于改进人工蜂群算法的生产调度方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107450498A(43)申请公布日2017.12.08(21)申请号201710811741.1(22)申请日2017.09.11(71)申请人合肥工业大学地址230009安徽省合肥市包河区屯溪路193号(72)发明人刘心报裴军陆少军孔敏钱晓飞周志平(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002代理人王莹余罡(51)Int.Cl.G05B19/418(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图2页(54)发明名称基于改进人工蜂群算法的生产调度方法及系统(57)摘要基于改进人工蜂群算法的生产调度方法及系统，本发明实施例公开了恶化情形下一种基于改进的人工蜂群算法的平行机批调度方法及系统，该方法能针对恶化工件情形下考虑维修的平行机批调度问题，求得近似最优解，本发明中的模型来源于实际生产过程，考虑了实际生产中的机器维修和组批加工方式，以及工件和机器随着时间的延长会出现额外的加工和维修处理时间，本发明对该问题的解决有利于在复杂的现实生产环境中为企业生产和维修提供可靠的决策支持，降低企业运营成本，提高企业生产效率，推动企业现代化智能工厂的构建。CN107450498ACN107450498A权利要求书1/4页1.一种基于改进人工蜂群算法的生产调度方法，其特征在于，包括：S1、输入每个机器的容量和工件的一般加工时间，设定改进人工蜂群算法参数，包括最大迭代次数tmax，全局最优解gbest，蜜源搜索限制UP，雇佣蜂数量SN，迭代次数t＝1；S2、初始化种群；考虑共有SN个蜜源，第q个蜜源的位置定义为其中表示第q个蜜源在第j维上的位置，表明第j个工件被分配至第个机器；S3、计算解集中每个蜜源的适应度值，更新全局最优解gbest；S4、计算当前代的邻域选择概率设定变量q＝1；S5、判断rand(0,1)≤Ra是否成立，若成立，则对Xq执行交换变异操作，并依据贪婪规则保留蜜源，其中rand(0,1)表示0到1之间的随机数；否则，对Xq执行倒位变异操作，并依据贪婪规则保留蜜源；若蜜源被更新，upq＝0；否则，upq＝upq+1；其中，upq表示对第q个蜜源的搜索次数；S6、q＝q+1，判断q≤SN是否成立，若成立，则返回步骤S5；否则，执行步骤S7；S7、计算概率其中，fitq表示第q个蜜源的适应度值，由于所求问题为最小化问题，fitq越小表示解决方案越优；S8、从种群以概率proq选择第q个蜜源Xq，执行禁忌搜索操作，若蜜源被更新，upq＝0；否则，upq＝upq+1；重复该操作共SN次对解集进行更新；S9、设定变量q＝1；S10、若upq≤UP，则q＝q+1；否则，以随机产生的新解代替Xq，并令upq＝0，q＝q+1；S11、判断q≤SN是否成立，若成立，则返回步骤S10；否则，执行步骤S12；S12、用随机产生的蜜源替代解集中后20％的蜜源；令t＝t+1；判断t≤tmax是否成立，若成立，返回步骤S3，否则，结束算法并输出全局最优解gbest，输出最优的工件指派，工件组批，批加工顺序和每个机器上维修开始的时间。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3中计算解集中每个蜜源的适应度值，包括：步骤S31：依据编码规则先依次将第j个工件被分配至第个机器，在每个机器上，将工件按照一般加工时间非减序排序；步骤S32：在每个机器上，将前个工件组成第一批，并从工件列表中删除，再将剩余列表中前c个工件组成一批，并从工件列表中删除，以此类推，直至工件列表中所有工件安排完毕，其中ni表示第i个机器上的工件个数，c表示机器同时能加工的工件个数，表示不小于的最小整数；步骤S33：设定参数e＝1，表明维修从第一个工件加工完成后开始；2CN107450498A权利要求书2/4页步骤S34：对与每个机器计算其中Bi表示第i个机器上批的总个数；步骤S35：将每个机器上所有批按加工时间非减排序，将第一批排至whi值最大的位置，即将第一个工件安排在第h个加工，将该批和whi从列表中删除，重复此操作，直至每个批和加工次序一一对应；步骤S36：在每个机器上计算完工时间令e＝e+1，判断e≤Bi是否成立，若成立，则返回步骤S34；否则，在机器上确认维修在第L*个工件加工完成后开始，其中，即将维修位置安排在所有位置中加工时间最短的位置，算法结束。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：步骤S51：获取一个蜜源编码，生成0到1之间的随机数rand；步骤S52：判断rand＜Ra是否成立，若成立，则执行步骤S53；否则，执行步骤S54；步骤S53：随机产生1到n之间的两个正整数x和y，交换蜜源中第x和y处位置对应的数值，得到一个新的蜜源位置编码；步骤S54：随机产生1到