关键词:
柔性车间调度
航空结构件制造系统
重调度
非支配排序
帝国竞争
实际约束
摘要:
航空航天产业是高端制造业的龙头,是建设制造强国的重要支撑,航空制造企业生产调度的有效优化至关重要。柔性车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem,FJSP)是航空结构件生产过程中的一种典型调度问题。该论文针对航空结构件在静态和动态生产情境下的混合柔性车间调度问题,采用了不同的方法:分别构建了多目标混合整数规划模型,对多目标进化算法进行了改进,提出一系列具有创新性的调度优化理论,并设计了多种优化策略和方法,取得的主要成果如下:
1.针对航空结构件生产过程,提炼出带有运输时间、设置时间、设备加工速度等约束的FJSP问题,并建立了数学规划模型。设计了一种三维向量结构的编码机制,在种群初始化阶段,根据编码机制,设计了基于4种启发式规则的混合初始化方法,提出了基于左移规则的动态解码策略,提高了算法的搜索效率;提出了协同搜索策略:三种知识驱动的邻域结构和两种速度策略,进一步加强了算法的全局搜索能力。构建了动态反馈机制,通过衡量帝国改善程度,动态调整变异和交叉概率,加速算法的收敛速度;针对求解问题,提出了结合帝国竞争算法(Imperialist Competition Algorithm,ICA)和非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)的混合优化算法框架,给出了结合4种启发式规则的初始化策略和基于邻域结构的协同算法框架。通过运用航空结构件的生产数据,验证了该算法的实用性和有效性。
2.针对航空结构件生产中的重调度问题,综合考虑新工件的随机到达和设备的突发故障,提出了带有双层资源分配机制的NSGA-II优化算法框架(Dual-level Resource Allocation Mechanism NSGA-II,DRANSGAII)。设计了一种综合了设备分配向量、速度分配向量、处理工艺路线选择向量和工序序列向量编码机制,确保了调度方案的可行性和有效性;同时,设计了重调度前和重调度后两阶段解码方案,重调度后,还需要根据重调度策略调整工序的开始时间和完工时间;建立了双重资源分配机制,对于优质解,采用动态扩散的搜索策略(Dynamic Diffusion-Based Strategy,D-DBS),深入挖掘邻近的更优解,舍弃劣质解。对于质量相对较差但具有改进潜力的解决方案,在两种基于关键路径的领域结构的基础上,采用基于静态收敛的策略(Static Convergence-Based Search Strategy,S-CBS)对两种不同目标进行优化。考虑到制造系统的动态和不确定性特性,本章针对新工件到达和设备故障带来的挑战进行了探讨。为了应对这些干扰性事件,提出了两种重调度机制:5种新工件到达重调度策略,2种设备故障重调度策略。最后,验证所提出的优化算法在性能方面显著优于现有智能优化方法。