[发明专利]针对作业车间生产问题的排产算法

说明书

所属领域

本发明涉及作业车间调度技术领域。

背景技术

作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem)是许多实际生产调度问题的简化模型，具有广泛的应用背景，譬如生产制造、交通规则、邮电通信、大规模集成电路设计等问题。作为一类满足任务配置和顺序约束要求的分配问题，JSP已被证明是一个典型的NP_hard问题，它的求解难度远远大于流水线调度问题。针对解决作业车间调度问题的算法一直是学术界和工程界共同关注的重要课题。

制造业的竞争日趋激烈，企业正朝着有不同完工时间和产品要求的多类型、小批量、大批量的生产模式。如何利用现有资源，满足加工任务所需各种约束，使所有任务能尽量按时完成，即如何有效地解决JSP问题，成为一个十分现实和紧迫的问题。高效的调度算法不可以大大提高生产效率和资源利用率，从而增强企业的竞争能力，因此对JSP的研究有非常重要的理论和现实意义。

现有的很多算法被提出，用来解决作业车间调度问题，但仅仅是解决最底层的作业车间调度问题，没有考虑到实际生产过程中存在的紧急订单处理情况，且关于解决工件空位放置(工件库存)问题的排产算法仍有待优化。

发明内容

针对现有技术存在的上述不足，本发明要解决的技术问题是提供一种新的基于布谷鸟搜索的排产算法，以解决紧急订单处理问题以及优化算法性能使得更加适用于车间实际生产环境。

本发明所采用的技术方案是：针对作业车间生产问题的排产算法，该算法的步骤如下：

步骤1：编码：采用基于工序的编码规则编码；

步骤2：设置工件优先级阶数La；

步骤3：设置工件优先级序列P(哪个工件属于哪个优先级)；

步骤4：若某一优先级的工件数量不为空，则执行同级排产算法，否则优先级+1；其改进的同级排产算法步骤如下：

步骤4.1选择最初最优解：按照改进布谷鸟搜索算法选择最初最优解；

步骤4.2判断当前最优解是否满足试装条件，若满足，则执行试装操作；否则转步骤4.3；

步骤4.3是否有空间放置该工件，是转步骤4.4，否则转步骤4.1；

步骤4.4判断当前所选工件(当前最优解)即将执行的工序是否满足资源充足的条件，若满足，转步骤4.5，否则转步骤4.1；

步骤4.5确定最优解，输出最优解，执行加工操作；

步骤4.6循环，直到满足终止条件。

本发明的有益效果是：

1、不仅解决了资源合理利用调度问题，还考虑了订单周期的约束条件，使算法解更加精确、具有实用性。

2、解决了实际生产过程中存在的库存问题，通过利用工件的平均体积来计算和衡量当前库存容量，比较实用，实时性好，简单高效。

3、确定了布谷鸟算法中外来鸟蛋被发现的概率的计算方式，精确高效，使算法更加适用于实际生产环境中。

4、突破了布谷鸟算法的三个假设条件之一：鸟窝数量不变。本发明考虑了鸟窝数量增加的情况，设置了紧急订单插入的处理方式。

附图说明

图1本算法的详细流程图

图2改进的同级排产算法流程图

图3一种改进布谷鸟搜索算法的基本流程图

图4表示试装过程实施例

图5表示复杂的工件组合问题实施例

具体实施方式

以下结合附图1到5，对本发明详细描述。

一、所述实际生产过程中试装过程结合图4实施例，描述如下：若干个小工价试装成一个比较大的工价，这个大工件才进行它的工序加工，当加工到一定程度(没有完成它的所有工序)，需要把它拆开，它的小零部件工件继续回去加工该工价还没加工的工序，待达到一定条件以后，又组装工价，然后继续加工该工件所需后续工序。依次道理循环操作，直到满足终止条件。其实施例结合图4如下：工件3由工件1和工价2组装而成，工件1有5个工序需要加工，工价2有9个工序需要加工。首先加工工件1到第5个工序，加工工件2到第4个工序，把工件1和工件2组装起来(此过程在机械生产过程中称为试装)得到工件3；然后加工工件3到第2个工序，拆分工件3；接下来加工工件1的第6，第7个工序，加工工件2的第5，第6，第7个工序，完成了以后，又把工件1和工件2组装起来得到工件3；然后加工工件3的第3，第4，第5道工序，完成了以后，拆分；工件1所有工序已经完成，这时加工工件2的第8，第9道工序，完成了以后，把工件1和工件组装起来得到工件3。这时整个加工过程完成。