[发明专利]一种应用于车间计划投产的多保真仿真优化方法及设备

说明书

本发明属于生产控制技术领域，具体涉及一种应用于车间计划投产的多保真仿真优化方法及设备。该方法通过使用两个保真级别的仿真模型配合使用优化车间计划投产问题：首先根据实际生产系统建立高保真与低保真仿真模型；然后使用低保真仿真模型，结合GA算法的寻优迭代特性对投产计划问题的解空间进行搜索；根据低保真模型运行得到的结果使用具有序数变换和最佳抽样的抽样方法进行抽样，得到最佳抽样集；最后通过高保真仿真模型运行最佳抽样集，由于高保真模型与车间实际生产系统相似度极高，使用高保真模型运行最佳抽样集中的投产方案可获得相对精确的结果，故可此结果作为依据选择最优投产方案。

技术领域

本发明属于生产控制领域，涉及一种应用于车间计划投产的多保真仿真优化方法及设备，更具体地，涉及一种应用于车间计划投产的基于DBR理论的多保真仿真优化方法。

背景技术

制订合理的生产计划可以使车间加工更加顺畅，使车间资源充分利用。以车间计划投产问题为例，不恰当的工件投产方案可能会导致车间加工堵塞或机台大量空闲，因此，对车间投产计划进行优化能够提高加工效率。由于生产系统的生产过程具备不可逆性，车间管理人员在执行生产决策之前经常使用仿真模拟的方法判断方案的可行性，甚至通过仿真运行的方法寻找问题的较优解。传统仿真技术通常采用单一的仿真模型模拟物理空间，在面对大规模问题时，仿真速度慢，难以应用于现今越来越复杂的加工场景中。而简化的仿真模型运行得到的结果与实际生产系统可能大相径庭，不具备参考意义。

然而，对于所研究系统，通常可构建不同保真度级别的多个仿真模型。其中，对系统还原度高的高保真仿真模型可以准确预测解决方案的效果，但复杂系统的仿真模拟计算较高成本且可能非常耗时；低保真仿真模型求解速度较快，但仿真结果可靠性相对较低，且可能具有显著偏差与随机性，无法准确评估候选解决方案的效果。

为尽可能保证模型精准度与求解速度，可考虑提出通过不同保真度模型的配合使用来实现问题的快速求解，该方法被称为多精度建模或多保真建模，即在合理抽象和简化的基础上，建立易于计算的低保真模型对整个解空间进行求解，对解进行排序等一些操作后进行抽样，并将抽样的结果作为高保真仿真模型的输入进行计算评估得到优质方案，此方法可能缩短使用高保真模型找到最优解的时间。

目前对多保真仿真优化方法的研究和应用目前多集中于连续系统仿真中，对离散系统仿真中的相关应用和研究极少。另一方面，对于复杂生产计划问题，即使使用低保真仿真模型运行，其整个解空间的运行时间也是难以忽略的，这就导致解空间的搜索时间较长，影响决策效率。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种应用于车间计划投产的多保真仿真优化方法，其目的在于使用基于多保真度仿真模型的仿真优化方法优化车间产品投产计划，由此解决实际生产车间产品投放计划仅依据管理人员的经验制订的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种应用于车间计划投产的多保真仿真优化方法，该方法具体包括以下步骤：

步骤1、建立实际生产系统投产问题的高保真仿真模型与低保真仿真模型，高保真仿真模型运行方案X获得的运行结果记为h(X)，低保真仿真模型运行方案x获得的运行结果记为l(x)；

步骤2、使用低保真仿真模型进行GA搜索，从而对具体投产问题进行低保真大致解空间搜索，获得低保真搜索解空间集；

步骤3、将步骤2的低保真搜索解空间集按照解的优劣进行重排序；

步骤4、从重排序后的解空间集中抽样形成最佳抽样子集；

步骤5、使用高保真模型运行最佳抽样子集N_j并选出最佳方案，获得最佳投产计划。

进一步地，所述步骤1包括如下子步骤：