关键词:
柔性作业车间调度
多目标优化
动态调度
遗传算法
摘要:
柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop scheduling Problem,FJSP)是典型的NP难问题,也是实现企业达到高效率生产和智能制造的关键因素之一,目前已经成为了国内外学者共同研究的热点。FJSP在研究过程中的主要难点有:第一,柔性作业车间调度问题作为作业车间调度问题的拓展,其问题复杂度更高,计算难度更大。第二,在实际生产加工的过程中,调度方案会受到多种不同目标的影响,各目标之间可能存在冲突,难以平衡。第三,生产过程也受不确定因素影响,调度过程多是动态的。针对这些难点,本文提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法,对三种目标函数进行优化。同时在此基础上,本文设计了一种结合精英保留策略的改进遗传算法求解紧急插单和机器故障下的动态重调度问题。主要研究内容如下:
(1)针对最小化最大完工时间、最小化机器负荷及最小化资源消耗三个目标函数,本文设计了一种基于多目标优化的改进遗传算法。算法采用全局选择、局部选择和随机选择结合的方式对工序、机器和加工时间进行编码和解码,保证了初始解的质量,利用Pareto优化方法构建外部记忆库,对机器编码采用均匀交叉、工序编码采用pox交叉,结合邻域搜索变异和轮盘赌选择。整个算法过程最小化了优良基因的缺失,有效改善了子代性能,且在多目标优化下的调度方案能有效结合到实际生产过程当中。本文通过仿真对比实验,验证了算法的可行性。
(2)针对紧急插单和机器故障两种动态事件,在同时优化三个目标函数的情况下,提出了一种结合精英保留策略的改进遗传算法对动态事件发生后的重调度方案进行求解。紧急插单和机器故障是在实际生产过程中最为常见的两种动态事件,也是对原生产调度方案产生较大影响的典型动态事件。该算法分别结合右移重调度策略和完全重调度策略给出重调度方案,并进行实验对比。
(3)本文以某瓦楞纸包装生产企业为课题背景,探索了瓦楞纸包装行业向智能化、数字化转型的需求,因此设计一个瓦楞纸包装智能调度系统。瓦楞纸包装行业目前正在向智能化、数字化方向发展,我国瓦楞纸包装生产主要有以下三大痛点:订单数量大、产品品种多样化以及客户不同的个性化需求。针对这些痛点,本文将研究内容(1)和(2)的成果与开源规划引擎OptaPlanner进行结合,设计了排程排产、场内物流路径规划以及生产全过程实时监控等主要功能。