申请/专利权人：辽宁工业大学

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118246682A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/126

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本发明公开一种基于遗传算法的异构并行车间排产方法，该方法包括：对粗排产的结果进行数据前处理，将粗排产的结果组装成优化器所需要的输入数据，将优化器的参数以及输入数据输入优化器；优化器根据预先定义的问题约束条件与目标函数，在问题约束条件下，采用遗传算法搜索目标函数的最优解作为最终输出的加工决策；对加工决策进行数据后处理，组装成排产结果。本发明通过遗传算法全局优化后的生产计划主要的改进点是对产品加工顺序的重排，更合理地安排较多的机器投入生产，重新组织生产序列来减少整体完工时间，以及替换机器类型获得更合理的加工路线。

主权项：1.一种基于遗传算法的异构并行车间排产方法，其特征在于，所述方法包括：对粗排产的结果进行数据前处理，将粗排产的结果组装成优化器所需要的输入数据，所述输入数据包括加工任务和物料；将优化器的参数以及所述输入数据输入优化器；优化器根据预先定义的问题约束条件与目标函数，在所述问题约束条件下，采用遗传算法搜索目标函数的最优解作为最终输出的加工决策；其中，加工工件按照合同号和订单号编号，每个合同包含若干个订单，每个订单由若干同种产品组成，订单允许按产品数量拆分成若干份生产，每个订单或者产品由不同的物料按比例生产，订单分为A、B两种类型；加工机器存在两种类型的车间，混流车间和非混流车间，实际调度以车间为单位；每个车间有若干个机器，机器之间完全一致，只是根据加工速度的不同分为A、B两种类型；所述问题约束条件如下：同一合同不同订单按照先后顺序生产，且尽量安排在同一机器上生产；在订单加工时需要对物料按照消耗系数*加工单位数量进行消耗，物料不足时无法生产；机器的能力按照消耗系数*加工数量进行消耗，能力不足时无法生产；工件的合同号每发生一次切换，对当天该机器的能力进行扣减，扣减的数量为当天能力总数*能力损失百分比；车间的全部机器上，任意时刻可以同时加工N个订单，N为车间参数中设置的最大并行加工订单数；前六周最大提前生产天数10天，其余时间最大提前生产天数为14天；工件在同一台机器上需满足连续生产γ小时以上，γ为超参数；所述目标函数为最小化总成本，所述目标函数的数学模型如下： s.t.Sih+pih≤Sij+G·1-xhj，i＝1,2,3,…,m，h＝1,2,3,…,n，j＝1,2,3,…,n.1.2xhj+xjh＝1，h＝1,2,3,…,n，j＝1,2,3,…,n.1.3Cj≥0，j＝1,2,3,…,n.1.4Sij≥0，Eij≥0，i＝1,2,3,…,m，j＝1,2,3,…,n.1.5xhj∈{0,1}，h＝1,2,3,…,n，j＝1,2,3,…,n.1.6其中，参数说明：J：工件集合，J＝{1,2,3,…,n}，其中n为工件数；M：机器集合，M＝{1,2,3,…,m}，其中m为机器数；pih：工件h在机器i上处理时间；G：无穷大正数；决策变量：Sij：工件j在机器i上的开始处理时间；Sih工件h在机器i上的开始处理时间；Eij：工件j在机器i上的完成时间；Cj：工件j的加工总成本；Di：机器i上的合同切换成本xhj：整数决策变量，若工件h为工件j的紧前工件，则xhj＝1；否则，xhj＝0；xjh：若工件j为工件h的紧前工件，则xjh＝1；否则，xjh＝0；式1.1表示目标函数为最小化总生产成本；式1.2表示同一时间每台机器只能处理一个工件；式1.3表示机器上工件的顺序关系；式1.41.5及1.6定义了变量的取值范围；对所述加工决策进行数据后处理，组装成排产结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 辽宁工业大学 一种基于遗传算法的异构并行车间排产方法

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