[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

说明书

本发明涉及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，具体涉及一种基于改进NSGA‑II算法的复杂工艺多品种小批量柔性作业车间能耗优化调度方法，属于机械制造技术领域。其包括如下步骤：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。本发明所提出的模型及算法能有效降低能耗、缩短完工时间、提高车间中各资源的利用率。

技术领域

本发明涉及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，具体涉及一种基于改进NSGA-II算法(带精英策略的非支配排序的遗传算法)的复杂工艺多品种小批量柔性作业车间能耗优化调度方法，属于机械制造技术领域。

背景技术

多品种小批量复杂构件生产多型号交叉并行、生产工艺复杂、单道工序工时偏长、需要频繁换刀，导致不同工件、不同工艺频繁切换，不仅效率低，而且使其制造车间产生大量的能量消耗，因此，车间能耗问题已经成为企业总能耗的核心问题。车间作业调度是降低车间总能耗的有效手段之一，而针对复杂构件的复杂工艺过程，需要综合考虑车间总能耗与传统效率、成本目标，使其制造车间能耗优化调度问题更为复杂，是企业绿色高质量发展亟待解决的关键问题。

发明内容：

针对现有技术的缺陷，本发明提出了一种具有复杂工艺特征的多品种小批量多目标柔性作业车间能耗优化调度方法，包括如下步骤：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(帕累托)最优解集综合TOPSIS(Technique forOrderPreference by Similarity to an Ideal Solution：优劣解距离法)方法对调度方案进行评价。S4、应用Plant Simulation(一种工厂、生产线及生产物流过程仿真与优化的软件)进行仿真验证提出的能耗优化模型与算法实用性。本发明所提出的模型及算法能有效降低能耗、缩短完工时间、提高车间中各资源的利用率。

根据本发明：步骤S1包括如下子步骤：

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

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：

建立机器加工过程成本数学模型，计算公式：

根据本发明：步骤S2包括如下子步骤：

基于改进工序树算法的初始解生成方法；

编码与解码；

交叉与变异；

非支配排序精英选择策略

根据本发明：步骤S3包括如下子步骤：

构造向量归一标准化矩阵，矩阵表示如下：

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:

计算各评价对象与最优方案、最劣方案的接近程度；

计算各评价对象与最优方案的贴近程度C_i