[发明专利]一种装备制造过程多厂协同调度优化方法

摘要

本发明涉及一种装备制造过程多厂协同调度优化方法，是基于多代理和改进蚁群算法的调度模型和算法，其特征在于：首先建立基于多代理的调度系统模型框架，再将遗传算法引进蚁群优化过程中，建立改进蚁群算法，以支持代理的调度决策，从而为制造系统各工件任务确定生产设备、加工顺序和加工时间，使目标最优化，缩短了工件任务交工期，提高了设备利用率和生产效率，操作简单，收敛速度快，收敛性能好，既适用于多厂协同制造过程，也适用于一般制造企业生产过程，通过最佳任务分配和调度，实现生产共同产品的多个制造厂在制造执行过程中的协调，应用范围广，适于推广应用。

主权项

一种装备制造过程多厂协同调度优化方法，其特征在于：所述方法由以下步骤构成：(1)、建立基于多代理的调度系统模型为多厂调度系统建立多智能体系统模型，设立任务代理作为工厂调度系统和生产计划系统的接口接收任务，并负责任务的分配分解；设立资源代理与各个生产设施相对应，管理各台机床信息；设立管理代理负责协调各个代理之间的冲突，负责实施调度；其中：①管理代理负责工厂整体作业调度、任务管理及全局调度性能的优化与控制，以及代理的注册、状态监控等多代理系统管理职能；②任务代理负责调度任务在不同制造资源间的分配与执行过程监督；以移动代理形式实现，由移动代理对任务信息进行封装，与分布制造资源进行本地协商；从而降低了多代理交互造成的网络负载；③资源代理负责分布多厂及其内部资源制造任务的调度，与常规基于多代理调度系统不同的是，资源代理分为工厂级资源代理和设备级资源代理；它们具有不同的管理权限和调度性能指标，工厂级资源代理以工厂作业任务安排和性能优化为目标，设备级资源代理在满足工厂约束条件下，追求个体性能最大化；此外，系统还构造了辅助代理，在需要的时候辅助这些主要代理工作；在多代理分布调度系统结构的基础上，上述管理代理、任务代理以及工厂及机器资源代理协同工作，完成“制造任务——制造单元——机器设备”的优化调度，并保持制造过程中所有制造资源的协调；(2)、建立基于多代理与改进蚁群算法的多厂协同调度策略，该调度策略分为系统级、过程级两级调度策略；所述系统级调度策略具体步骤为：第一步、首先由联盟的管理代理进行订单任务分解，产生工件级可执行任务子集，生成一只蚂蚁，并选定首个游历的工件节点；蚂蚁选定工件各工序的加工机器，编码成新的遗传染色体种群；并将工件级任务向各单元工厂发布，动态生成代表各工件的任务代理；第二步、各单元工厂结合现有任务情况和加工能力进行作业的离线仿真调度，在满足预定的调度性能指标情况下，提出几种可选调度方案；第三步、管理代理汇总各类方案，进行蚁群优化，寻优满足交货期、成本最低等性能指标的调度方案；第四步、如果得到满意的方案，则选定该方案，如果不能得到满足产品交货期的调度方案，则提出性能指标松弛方案，提请各单元工厂，再次提交满足要求的预调度方案；转到第二步；第五步、将选定调度方案通知相关制造工厂，双方核准作业任务，当前调度过程完成；所述过程级调度策略具体步骤为：第一步：当生产订单到达系统后，由管理代理根据与之相应的工艺规划进行订单任务分解，产生工件级的可执行制造子任务，管理代理将这批子任务信息派遣到资源代理处；第二步：工厂资源代理对接收的子任务信息进行解释，动态创建对应于子生产任务的任务代理，并对任务信息进行统一分配，创建蚁群遗传算法的初始游历工件；第三步：工厂代理对遗传算法进行解码，得到所有工件的工序的优先级排序，并向任务代理发送消息，通知任务代理为对应工件的工序分配资源；第四步：任务代理收到通知后，查询本地制造工厂内的资源管理代理，获得可以完成加工任务的资源代理列表；第五步：任务代理代表工件任务与各个资源代理进行协商，为工序分配合适的时间段；然后，任务代理将各设备的局部调度结果返还给管理代理；蚁群遗传算法收集所有任务代理的调度结果，根据预先设定的目标函数计算染色体的适应值、评估种群，进行复制交叉、变异的进化操作，直至满足算法的终止条件；第六步：选取路径中的最优路径，得到最佳的资源分配方案。