[发明专利]一种基于改进遗传算法的车间调度系统及调度方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种薄膜车间调度系统平台和方法，尤其是一种基于改进遗传算法技术及先进加工规则相结合的车间调度系统平台及方法，属于改进智能计算技术与企业车间管理技术领域。

背景技术

随着先进计算技术的发展和“智能制造”理念的深入，我国提出了有助于推动传统制造业转型升级和发展的战略部署，这可以促进车间管理技术的跨越性发展。对于传统制造型企业而言，若想通过提高生产效率和降低生产成本来提升企业的综合竞争实力，那么对生产调度进行优化是非常必要也是十分关键的手段。生产调度不仅仅是计算机集成制造系统中的关键一环，它还对企业的生产经营管理有着举足轻重的作用。对高效的生产调度方法和优化算法进行研究与应用是使得企业最终赢得市场竞争的科学保障。对生产调度问题进行研究，是为了能更加充分的利用现有资源和更大幅度的降低生产成本，从而极大地增强企业的核心竞争力。

在车间调度领域中的绝大多数调度计划都属于典型的NP-hard问题，而流水车间调度问题(Flow shop scheduling problem，FSP)和作业车间调度问题(Job shop scheduling problem，JSP)在实际生产中比较常见，同时许多学者也比较热衷于此类相关课题的研究。混合流水车间调度问题又称为柔性流水车间调度问题，它是一种综合了FSP和并行机分配(Parallel machine scheduling)的调度问题，这就大大提高了问题求解的难度，从而成为更复杂的NP-hard问题。由此可知，在实际生产过程中，依赖生产经验的人工式调度将很难求得良好的调度方案。就目前而言，HFSP(Hybrid Flow shop scheduling problem)更贴近多数流程工业企业的生产实际。因此，对HFSP开展深入的研究既具有重要的理论意义又具备实际的工程应用价值。

然而到目前为止，我国很多传统制造型企业仍然使用以生产经验为主导的人工式车间调度，这类方法调度速度慢、管理效率低、增加运行成本和时间、无法对数据进行实时预测而无法保证调度数据的精确性，而且由于数据管理的分散、难于通过数据获取规律性信息、对未来行为进行有效预测和提供参考。这减弱了车间调度管理的高效性和预测性功能。

在基于改进遗传算法环境下的车间调度系统管理平台应用中，有些管理过程是冗余和无效的，必须采用适当的手段进行处理和改善，需要根据车间调度数据的类型、规模、获取渠道等信息，对工件、零件数据信息进行可追溯性管理。现有技术中常见的数据处理算法有：Dijkstra算法、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等，现有的车间调度系统存在如下问题：

1、研究的车间调度模型数量虽然具有一些规模，但因为实际生产中动态因素的存在而无法与理论的理想化状态完全保持一致。如果对问题的研究偏重于确定的、静态需求问题的研究，那么这将使所提算法局限在理想化的理论层面，而极大降低了算法的实用价值。

2、当问题规模较小时，当前的计算方法能够在多个不同侧面求解问题；但当车间调度问题规模变大后，问题解的状态空间也发生相应变化，最终导致已有方法的求解效率出现下降和挂起的现象。

3、当前针对求解车间调度问题算法的评价标准不统一，这可能在评价算法性能的过程中出现客观性缺失的现象。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明要设计一种基于改进遗传算法的车间调度系统及调度方法，以满足动态生产要求，增加调度的实用性功能；适用于规模较大问题的调度需求；生成能够满足不同调度系统评价的统一评价标准体系。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于改进遗传算法的智能车间调度系统，包括用户信息管理模块、设备信息管理模块、产品信息管理模块、订单信息管理模块、加工信息管理模块以及车间调度管理模块；所述的用户信息管理模块用于查询助用户信息和更新用户信息；所述的设备信息管理模块用于查询设备信息和更新设备信息；所述的产品信息管理模块用于浏览产品信息和更新产品信息；所述的订单信息管理模块用于预览订单信息和更新订单信息；所述的加工信息管理模块用于查询加工信息和更新加工信息；所述的车间调度管理模块基于FAM规则和FCFP规则进行调度管理并设定参数。

一种基于改进遗传算法的智能车间调度方法，包括如下步骤：