[发明专利]结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法

说明书

本发明涉及一种结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法，属于生产调度技术领域。本发明综合考虑柔性作业生产车间加工设备和运输设备等生产资源，结合工件作业柔性工艺路线，构建柔性作业车间加工设备和运输设备动态调度集成的数学决策模型，并采用遗传算法进行求解，最终生成所有工件的柔性作业调度路线，包括在不同加工设备和运输设备的开始和结束时间。该发明可以综合解决生产车间加工设备和运输设备集成调度问题，更加适应现有的生产现状，从而减少产品生产时间，降低产品生产过程中的生产成本，提高生产效率。

技术领域

本发明涉及一种结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法，属于生产调度技术领域。

背景技术

柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem，简称FJSP)作为作业车间调度问题(job-shop scheduling problem，JSP)的延伸，它同时考虑了制造系统中的工艺柔性和资源柔性。在这样一个系统中，大多数工件都有许多可行的工艺方案，并且每个工序都可以在不同的机床上进行。因此，调度计划的确定和机器的选择应该同时进行。

同时，为了提高生产物流效率和智能化水平，在实际生产中，许多企业通过购买自动导向车(Automated Guided Vehicle，AGV)等运输资源来提高物流效率，促进柔性化、智能化制造，这给车间调度带来了巨大的挑战。此外，在制造系统中，工件在上一台加工设备上完成加工操作，然后需要经过运输设备(如AGV等)输送至下一台加工设备。事实上，对于工件而言，加工设备和运输设备之间存在着很强的相互影响。一方面，在加工设备上的加工时间会影响运输设备的选择；而另一方面，运输设备也会影响加工设备的等待时间。

因此，本发明内容结合运输设备约束主要考虑了以下几个方面的因素：(1)为了适应实际生产环境，在作业车间调度问题中，考虑不同工件的柔性工艺路线，即工件的操作工序可以在不同的设备上完成。(2)目前，柔性作业车间调度问题的研究几乎只关注加工设备的作业时间，而忽略了运输设备的作业时间。机械加工和运输操作应兼顾考虑，这样更加符合实际应用的需要。

发明内容

本发明的目的是提供一种结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法。该方法综合考虑柔性作业生产车间加工设备和运输设备等生产资源，结合工件作业柔性工艺路线，构建柔性作业车间加工设备和运输设备动态调度集成的数学决策模型，并采用遗传算法进行求解，最终生成所有工件的柔性作业调度路线，包括在不同加工设备和运输设备的开始和结束时间。该发明可以综合解决生产车间加工设备和运输设备集成调度问题，更加适应现有的生产现状，从而减少产品生产时间，降低产品生产过程中的生产成本，提高生产效率。

发明的目的是通过下述技术方案实现的。

结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法：获取柔性作业车间加工工序、运输工序和生产资源，构建加工工序集合、运输工序集合、加工设备集合和运输设备集合，并确定各个加工设备之间、加工设备与初始工位、加工设备与卸载工位的距离，构建距离矩阵。之后，综合考虑生产资源的优势和特点，确定每个加工/运输工序的可选设备资源，构建各个加工工序的可选加工设备资源集合和工序时间集合以及各个运输工序的可选运输设备资源集合。然后以完工时间最小为优化目标，构建考虑运输设备约束的柔性作业车间智能调度模型，并通过遗传算法进行求解，得到所有工件的柔性作业调度路线以及在不同加工设备和运输设备的开始和结束时间。所述的结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法更加适应现有的生产现状，可以减少产品生产时间，降低产品生产过程中的生产成本，提高产品生产过程的自动化率，提高生产效率。

结合运输设备约束的柔性作业车间智能调度决策方法，包括如下步骤：

步骤一、获取柔性作业车间加工/搬运工序和生产资源，构建加工工序集合、运输工序集合、加工设备资源集合和运输设备资源集合，并确定各个加工设备之间、加工设备与初始工位、加工设备与卸载工位的距离，构建距离矩阵。