[发明专利]基于双向智能搜索的制造企业车间调度优化方法

说明书

技术领域

本发明属于车间作业调度技术领域，特别是一种基于双向智能搜索的制造企业车间调度优化方法。

背景技术

制造企业车间调度是一个包含多个生产任务和多个可用资源(机器)的调度制造系统。制造企业车间调度问题是指给定一组作业，要求在一组机器上完成，每台机器在任何时刻最多只能加工一个作业，一个作业在一台机器上的加工称为一道工序，工序加工的时间是固定的，目标是找到所有作业加工时间最短的调度方案。高效的调度优化方法可以方便、快捷、有效地实施制造系统的调度；可以缩短作业调度计划所需的时间；遇到干扰时，可迅速且可靠地做出反应，及时改变计划、增加生产的柔性，应对快速变化的市场需求，提高企业的竞争力。

为了获得车间作业优化调度方案，传统的基于A*搜索算法的调度优化策略，是在系统Petri网模型可达图上从起始节点采用单向A*搜索算法，找到从系统起始状态到终止状态的最优变迁发射序列，即系统的最优加工序列，最后再按照作业任务排列表的内容进行任务执行。然而，单向A*搜索算法存在随着搜索深度的增加，需要扩展的节点数越来越多，使得计算过程需要耗费大量的时间。

发明内容

本发明的目的在于提供一种所扩展节点数大大减少、计算速度快、搜索结果较优的制造企业车间智能调度优化方法。

实现本发明的目的技术解决方案为：一种制造企业车间的双向A*搜索智能调度优化方法，具体步骤如下：

步骤1、采用Petri网对制造企业车间各加工操作顺序、操作时间和所用资源进行建模，构建Petri网模型；

步骤2、将步骤1构建的Petri网模型转化为输入文件；输入文件的格式为：

总操作库所数,备选操作库所数,资源库所数,各作业的工作量；

<作业号,作业内操作号,总操作号,资源号,操作时间；>…

其中文件的第一行表达Petri网的全局信息，文件的剩下部分是对各个加工操作的描述，<>…表示此结构的重复，作业号表示作业的编号，作业内操作号表示操作在所在作业中的编号，总操作号表示操作在整个系统中的编号，资源号表示资源的编号，操作时间表示操作加工所用的时间。

步骤3、根据步骤2的输入文件，构建用于Petri网模型演化的前置和后置关联矩阵；Petri网模型演化的前置关联矩阵L⁺和后置关联矩阵L^-的公式如下：

如果存在一条弧由变迁j指向库所i，则否则

如果存在一条弧由库所i指向变迁j，则否则

其中1≤i≤n，1≤j≤m，n为库所数，m为变迁数。

步骤4、构建四个堆栈结构的表，分别是OPEN、CLOSED、ROPEN、RCLOSED，分别用于存放正向A*搜索过程中待扩展节点和已扩展节点，和逆向A*搜索过程中待扩展节点和已扩展节点；

步骤5、构建A*搜索算法的启发函数h，该启发函数h具有可采纳性，即针对系统某个节点，对其估计的从此节点到系统终止节点的代价值不能大于此节点到系统终止节点的最小代价值；所述的A*搜索算法的启发函数h具体为：

其中SM为含有托肯的库所集合，RWT_k表示从含有托肯的库所k一直到完成所在作业中一系列操作所需的最少时间，Mr_k表示含有托肯的库所k的剩余操作时间，此启发函数h(M)是所有从当前节点到目的节点路径所需操作时间的下界，是可采纳的启发函数。

步骤6、从系统起始状态和终止状态双向运行A*搜索算法，搜索从系统起始状态到终止状态的变迁发射序列；具体为：

步骤6-1、定义正向和逆向搜索中的正向使能、逆向使能、正向发射和逆向发射，具体为：

变迁t∈T在标识M下正向使能，当且仅当：·t表示变迁t的所有输入库所的集合；

变迁t∈T在标识M下逆向使能，当且仅当：t·表示变迁t的所有输出库所的集合；

在标识M下正向使能的变迁t的正向发射将产生新标识M'：

在标识M下逆向使能的变迁t的逆向发射将产生新标识M'：

步骤6-2、将系统初始状态节点M_s放入OPEN表中，系统结束状态M_g节点放入ROPEN表中；

步骤6-3、判断OPEN与ROPEN表是否为空，如果均为空，则无调度结果，程序结束，否则执行下一步；