基于混合离散蝙蝠算法的跨工序协同调度问题

发布时间：2021-11-09 09:21

　　针对跨工序的生产与配送协同调度问题,构建了前工序单机批加工、后工序多产线逐订单加工,且工序之间采用自动引导车循环配送的协同调度模型。以最小化最大完工时间和后工序前的在制品等待时间为调度目标,设计了融合模拟退火算法与解串算法的混合离散蝙蝠算法,与改进的离散粒子群算法和Ullrich遗传算法相比,该算法能很好地减少后工序产线前的队列等待时间,缩短产品的生产周期。 

【文章来源】：中国机械工程. 2020,31(06)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

点的插入操作

以往研究所建立的模型更多地是将后工序看作单纯的配送点,忽略了后工序的生产可能影响前工序的调度及工序间物料配送,造成实际应用中的在制品大量堆积,显著延长了产品的生产周期。本文研究的跨工序生产与配送协同调度问题的最主要特征是考虑了后工序的加工特性。如图1所示,跨工序协同调度模型可分为单机批加工工序(前加工工序)、工序间物料配送、多产线逐订单加工工序(后加工工序)3个阶段。首先,后工序各产线发出多个订单需求至前工序,并确定加工批次与加工顺序。同批次内的订单同时开始加工,加工时间取决于该批次内加工时间最长的订单。一批订单在前工序加工完成后,若AGV已就位则可依次装车,否则需要等待。AGV的数量和容量有限,当AGV装载的在制品达到其最大容量时开始配送,并根据算法设计的顺序配送到后工序所需产线。当该运输批次所有配送任务完成后,返回到前工序等待下一次配送。后工序各产线依照订单需求进行加工,且加工时间为固定值。当在制品到达后工序时,若该产线处于忙碌状态,则需排队等待加工,加工完毕后,该订单整个加工流程结束。

加工批次及运输批次划分需在满足批加工批量和运输批量要求的基础上进行划分。如图2所示,9个订单的订单容量分别为2、3、4、3、1、3、2、3、1,批加工工序加工批量为6,AGV的运输批量为4,假定一个工序编码A=(2,5,3,7,4,6,8,1,9)。按照生产序列以及加工批量限制,将J2、J5分配到加工批次1,J3、J7分配到加工批次2,J4、J6分配到加工批次3,J1、J8、J9分配到加工批次4。根据AGV运输批量限制,将J2、J5分配到运输批次1,J3分配到运输批次2,J7分配到运输批次3,J4分配到运输批次4,J6分配到运输批次5,J8分配到运输批次6,J1、J9分配到运输批次7。2.2 混合离散蝙蝠算法设计

【参考文献】：
期刊论文
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[2]不确定环境下的产业链生产与配送协同调度优化[J]. 方伯芃,孙林夫.  计算机集成制造系统. 2018(01)
[3]两阶段装配流水车间加工与配送协同调度研究[J]. 马文琼,王恺.  工业工程与管理. 2016(06)
[4]基于改进蝙蝠算法的柔性流水车间排产优化问题研究[J]. 韩忠华,朱伯秋,史海波,林硕.  计算机应用研究. 2017(07)
[5]混合离散蝙蝠算法求解多目标柔性作业车间调度[J]. 徐华,张庭.  机械工程学报. 2016(18)
[6]生产和运输协同调度问题的模型和算法[J]. 刘玲,李昆鹏,刘志学.  工业工程与管理. 2016(02)
[7]单机多车情形生产与配送协同调度算法[J]. 李凯,王明星,杨平,马英.  计算机集成制造系统. 2014(12)
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[9]工件带有温降的生产与前运输协调调度问题[J]. 关静,唐立新.  系统工程学报. 2007(06)

博士论文
[1]单机器生产与车辆路径协同调度问题建模与算法研究[D]. 刘玲.华中科技大学 2016

硕士论文
[1]批处理机环境下两阶段集成调度算法研究[D]. 卓雪雪.安徽大学 2018



本文编号：3485059