[发明专利]一种多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法

权利要求书

1.一种多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建以总能耗最低、完工时间最短、加工成本最低为目标的数学模型；

S2、基于加权工序树与改进非支配排序遗传混合算法的模型求解；

S3、应用Pareto最优解集综合TOPSIS方法对调度方案进行评价；

S4、应用Plant Simulation进行仿真验证提出的能耗优化模型与算法实用性。

2.根据权利要求1所述的多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法，其特征在于，步骤S1包括如下子步骤：

S11、建立设备启停、加工、加工准备、空闲、固定能耗数学模型，计算公式：

E＝E_启停+E_加工+E_准备+E_空闲+E_固定；

S12、建立多品种小批量作业车间分批调度的完工时间数学模型，计算公式：

式中：

所有工件中最后一个子批的最后一道工序的完工时间；

S13、建立机器加工过程成本数学模型，计算公式：

式中：

n'_i工件G_i分批后的子批批量；

C_ijk：机器k加工分批后的工序J_ij的成本；

X_ijk：决策变量，若分批后的工序J_ij选择在设备k上加工时取1，否则取0；

n_i：工件C_i的批量，C_ijk机器k加工分批后的工序J_ik的成本。

3.根据权利要求1所述的多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法，其特征在于，步骤S2包括如下子步骤：

S21、基于改进工序树算法的初始解生成方法；

S22、编码与解码；

S23、交叉与变异；

S24、非支配排序精英选择策略。

4.根据权利要求1所述的多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法，其特征在于，步骤S3包括如下子步骤：

S31、构造向量归一标准化矩阵，矩阵表示如下：

S32、建立最优解与最劣解集合；

最优解集合Z⁺由各列中最大元素值所组成:

最劣解集合Z^-由各列中最小元素值所组成:

S33、计算各评价对象与最优方案、最劣方案的接近程度；

S34、计算各评价对象与最优方案的贴近程度C_i

其中C_i值越趋向于1，说明评价对象越优。

5.根据权利要求1所述的多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法，其特征在于，步骤S4包括如下子步骤：

S41、建立仿真模型；

S42、仿真结果分析。