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一种铝材连铸车间节能调度优化方法 

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申请/专利权人:兰州理工大学

摘要:本发明公开了一种铝材连铸车间节能调度优化方法,将分布式异构铝材连铸调度问题抽象成分布式异构零等待流水车间问题,设计了一种求解最小化总延迟时间和总能耗的求解器。本发明提出了一种深度强化学习驱动的蝴蝶优化算法BOA‑PPO。蝴蝶算法被用作基本优化框架。传统蝴蝶优化算子和PPO算法相结合,在搜索过程中选择合适的算子。然后,考虑到分布式场景的复杂性,使用8个领域操作来构建局部搜索机制。此外,PPO算法提取进化求解过程中的种群特征,动态选择领域操作,以提高探索能力和搜索效率。最后,根据问题特性提出两个节能策略,用来指导能耗约束下的解的优化。

主权项:1.一种铝材连铸车间节能调度优化方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:建立能源约束下的铝材连铸车间数学模型:首先将该问题抽象成能源约束下的分布式异构零等待流水车间调度问题,并建立数学模型;步骤2:编解码过程:采用包含工件加工序列π、工厂分配方式F、以及速度矩阵V的三层编码方式,对应解的编码为π;F;V,其中π={π1,π2,…,πn},F={F1,F2,…,Fn},n和m分别为加工的工件数和机器数;π为存放工件加工序列的向量,F为存放工厂分配信息的向量,V为存放不同机器上工件加工速度的矩阵,为特定工件在全部机器上的加工速度向量,其中步骤3:基于随机序列最优分配的初始化方法:首先,随机生成速度矩阵和工序,然后将工件随机插入每个工厂每个位置,并记录最小延迟时间,然后将工件插入满足最小延迟时间的位置;再随机选择工厂中的机器,降低机器的加工速度,更新速度矩阵和工序排列;直到所有工件的加工工厂、机器以及加工序列排列完成,即完成初始化;步骤4:基于近端策略优化算法的领域搜索策略:为了增强局部搜索的性能,根据是否是关键工厂,是否调控机器速度、是否修改加工序列,工件插入操作还是交换操作设计8个动作;然后由近端策略优化算法模块的在线学习,提取进化求解过程中的信息,选择适合的动作,从而进行领域搜索;步骤5:蝴蝶优化算法框架:首先根据蝴蝶优化算法的最佳信息素,找到当前种群的最佳个体,然后找到在最小延迟时间和最小能耗指标上表现最佳的领域解,加入到档案集中;然后从剩余的领域解中挑选x个较好解,平均分到两个指标对应的档案集中;然后由最优个体生成新解,和档案集中的解合并成新种群,计算适应度值和信息素,选择新的最优个体;直到种群迭代结束;步骤6:根据分布式异构零等待流水车间的问题特性,制定节能策略;策略1:若在两个连续的工件k-1和k中存在唯一结点对Ob,k-1,Ob,k,并在随后的两个工件k和k+1中存在唯一结点对Oa,k,Oa,k+1;假定存在一个机器的索引u使得aub,那么对于任何工件,在该机器u上增加加工时间pu,k会导致最大完成时间Ck+1,u,l减小,同时保持交付日期dk+1,l保不变,从而使得总延迟时间TTD随着加工时间pu,k的增加而减小;策略2:假设两个连续工件k-1与k之间只有一个节点对Ob,k-1,Ob,k,并且在接下来的工件k与k+1之间存在一个独特的节点对Oa,k,Oa,k+1;当机器索引u位于a与b之间时,加工时间增加的最大值

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