[发明专利]一种基于改进遗传算法的注塑车间调度方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于遗传算法的注塑车间调度方法及系统，在传统的遗传算法上提出了按安数分解的子染色体，后续的交叉、变异和排序过程均采用分区式进化过程，对安数相同的部分进行进化，对安数不同的部分进行隔离，以避免无效的进化过程且更利于后续的分批操作；在订单分批时，考虑换色换模的时间影响，减少无序的换色造成的大量冲洗时间；并以在交货期前完成订单任务为完工标准，避免了因只关注最小化完工时间而造成的设备开机数目和工件分批过多的问题，该方法充分考虑了注塑车间的模具约束、换色顺序和设备利用率，提高了调度的效率，可用于解决有限时间内的注塑车间资源调度问题。

技术领域

本发明属于离散型组合问题的智能优化技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的注塑车间调度方法及系统。

背景技术

车间调度是每一个制造商都需要面临的问题，合理的调度结果会显著提高生产效率和降低生产成本，从而提高制造商的市场竞争力。

车间调度问题是典型的组合优化问题，常用的解决方法有启发式算法和元启发式算法。但由于车间调度问题在现实生活中的数据规模大、耦合性强且计算过程复杂，单纯启发式算法容易陷入局部最优，而单纯的元启发式算法则因随机搜索花费过多的计算时间，因此不能在实际生产调度中得到令人满意的运行成果。

有很多学者在车间调度问题上进行了研究。但是，研究带模具约束车间调度问题的学者并不多，研究注塑车间调度问题的更少，且大多数集中存在同构并行机调度问题。而且在研究带模具约束的注塑车间调度问题的学者中，仅有部分考虑了换模换色的时间问题，但却没有考虑换色顺序对换色时间的影响。因此，提供一种更能提高生产效率和经济效益的注塑车间调度方法是很有必要的。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于改进遗传算法的注塑车间调度方法及系统，其目的在于实现满足最小拖期时间的情况下，通过降低换色换模的时间和次数，提高设备利用率，从而实现生产效率和经济效益的提高。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于改进遗传算法的注塑车间调度方法，包括如下步骤：

S1：以拖期时间最小为目标，建立注塑车间调度模型和约束条件；并对注塑车间资源信息和改进的遗传算法的参数进行初始化；

S2：对提交的订单进行预处理，将订单中安数、模具、颜色、交货期均相同的工件划为一个子订单；

S3：采用改进的遗传算法求解所述注塑车间调度模型，具体包括：

S3.1：基于子订单编号对染色体进行编码，染色体长度为子订单数量的总和；

S3.2：按预设规则生成N种包含所有子订单的排列方式，得到N条染色体，形成初代种群；

S3.3：根据当前可用设备、模具的数量以及前序订单的特点，对所述N条染色体进行订单分批；

S3.4：基于分批后的染色体，计算每台设备的换模时间、换色时间和每个订单的拖期时间，由此得到每条染色体的适应度；

S3.5：判断是否达到迭代次数，若是，选择适应度最大的染色体，并对其进行解码得到最优调度方案；若否，执行S3.6；

S3.6：对适应度较高的前S个个体进行保留，用轮盘赌方法选择余下N-S个个体，形成下一代的父代种群；

S3.7：将所述下一代的父代种群中每条染色体按安数拆分为子染色体，形成下一代进化初期子染色体群，其中，每个子染色体中的安数都相同；

S3.8：基于所述下一代进化初期子染色体群，在安数相同的子染色体群中，根据交叉概率Rc，选取子染色体进行交叉，产生新的子染色体，形成下一代进化中期子染色体群；