考虑首检的双工作台单机鲁棒调度研究

发布时间：2021-06-26 09:52

　　对带托盘自动交换系统的双工作台单机实际调度问题进行了研究,其中考虑首检合格率、不合格调整时间等随机因素,求取总加权延误时间、最大完工时间与相对鲁棒性三项目标的优化解。针对该问题提出了一种以多目标进化和双工作台仿真相结合的进化算法,在适应度评估时能够考虑首件检验时间不确定、首件检验风险系数及双工作台轮换工作的影响,在进化过程中能够对非鲁棒性基因进行筛查。通过与其它多目标进化算法进行试验对比,证明上述算法在同样评估次数下得到的近似最优解集具有更好的性能,并在实际生产中获得了验证。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(07)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

基于轮盘赌的变异操作

首先, APCRA产生数量为N的初始种群,然后算法开始进行遗传进化过程。种群的遗传过程包括锦标赛选择、PMX交叉与基于轮盘赌的SWAP变异。APCEA算法会对产生的新子代进行基因筛查,如果子代染色体含有非鲁棒性基因,则会以50%的概率舍弃该个体,重新进行遗传操作,直到新子代种群数量达到N时为止。所有子代个体都需要按照双工作台仿真方法进行适应度评估,然后选取精英解更新归档集并继续参与下一代运算,直到满足算法终止条件时为止。算法流程如图 1所示。3.2 编码与解码

本文提出了一类考虑首件检验的双工作台加工中心调度问题,针对首件检验带来的不确定因素,以总加权拖期时间、最大完成时间、相对鲁棒性为优化目标,设计了一套APCRA算法。通过与其它算法的对比实验证明,APCRA在同样评估次数情况下得到的Pareto解集具有更好的性能,并在实际工厂制造执行系统中取到了较好的应用效果。未来研究会考虑将APCRA算法融入移动瓶颈法或者多代理智能调度系统中,成为其解决调度子问题算法的一部分。另外也考虑将算法部署在工厂边缘计算装置中,从而实现APC加工中心的在线调度,成为其信息物理系统核心组成部分。

【参考文献】：
期刊论文
[1]不确定因素扰动下多目标柔性作业车间鲁棒调度方法[J]. 顾泽平,杨建军,周勇.  计算机集成制造系统. 2017(01)
[2]关于柔性作业车间调度问题的仿真研究[J]. 周恺,纪志成.  计算机仿真. 2016(03)
[3]加工时间不确定的柔性作业车间鲁棒调度方法[J]. 汪俊亮,张洁,秦威,银莉,陈定方.  中国机械工程. 2015(05)
[4]单机鲁棒调度多目标优化方法[J]. 张先超,周泓.  计算机集成制造系统. 2013(10)
[5]随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法[J]. 尹文君,刘民,吴澄.  清华大学学报(自然科学版). 2005(01)



本文编号：3251123