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      考慮調(diào)整時(shí)間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題研究*

      2019-09-09 00:51:36張國(guó)輝朱寶英楊洋洋孫靖賀
      關(guān)鍵詞:交叉染色體遺傳算法

      張國(guó)輝,朱寶英,楊洋洋,孫靖賀

      (鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院,鄭州 450015)

      0 引言

      隨著社會(huì)的發(fā)展人們對(duì)個(gè)性化的需求越來(lái)越高,車間加工方式越來(lái)越呈現(xiàn)多品種小批量的趨勢(shì),車間管理的柔性化、精細(xì)化程度不斷提高[1-2]。傳統(tǒng)柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題(Flexible Job-shop Scheduling Problem, FJSP)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)將調(diào)整時(shí)間、加工時(shí)間等時(shí)間作為整體或僅考慮加工時(shí)間。根據(jù)福特汽車公司的統(tǒng)計(jì),在實(shí)際加工過(guò)程中,工件的安裝與定位、機(jī)器的調(diào)整、工作臺(tái)的清掃與清屑等時(shí)間占總加工時(shí)間的90%以上。輔助性的調(diào)整時(shí)間和加工時(shí)間需要作為獨(dú)立因素同時(shí)進(jìn)行考慮,以提高優(yōu)化后調(diào)度方案的有效性。

      目前針對(duì)柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題的研究文獻(xiàn)很多,集中在以加工時(shí)間為對(duì)象的多目標(biāo)調(diào)度、動(dòng)態(tài)調(diào)度等[3-4],然而考慮到工件調(diào)整時(shí)間,并將其與加工時(shí)間作為獨(dú)立因素同時(shí)考慮的文獻(xiàn)極少。文獻(xiàn)[5]針對(duì)單機(jī)調(diào)度問(wèn)題提出帶調(diào)整時(shí)間加權(quán)成套訂單數(shù)排序問(wèn)題并采用遺傳算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[6]將調(diào)度問(wèn)題轉(zhuǎn)化為經(jīng)典的旅行商問(wèn)題,并采用基于優(yōu)先級(jí)的比例選擇、實(shí)數(shù)兩點(diǎn)交叉及模式變異算子的改進(jìn)遺傳算法對(duì)含有調(diào)整時(shí)間的作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題求解。文獻(xiàn)[7]提出通過(guò)改變工序調(diào)度次序前移存在調(diào)整時(shí)間綜合調(diào)度工序的算法,實(shí)現(xiàn)提高設(shè)備利用率,提前產(chǎn)品最終完工時(shí)間。文獻(xiàn)[8]提出了一種考慮調(diào)整時(shí)間的作業(yè)車間調(diào)度與預(yù)防性維修集成方法。文獻(xiàn)[9]以拖期最小為目標(biāo)優(yōu)化含調(diào)整時(shí)間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。文獻(xiàn)[10]采用禁忌搜索算法求解帶有調(diào)整時(shí)間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題。

      本文將調(diào)整時(shí)間與加工時(shí)間作為獨(dú)立影響因素進(jìn)行考慮,通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),在進(jìn)行解碼時(shí)提出考慮調(diào)整時(shí)間的活動(dòng)調(diào)度解碼方案、自適應(yīng)函數(shù)進(jìn)行交叉和變異,實(shí)現(xiàn)對(duì)求解過(guò)程的快速尋優(yōu)。運(yùn)用Matlab編程對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了考慮工件調(diào)整時(shí)間的柔性作業(yè)車間調(diào)度模型更加符合實(shí)際生產(chǎn)情況。

      1 帶調(diào)整時(shí)間的FJSP模型建立

      帶調(diào)整時(shí)間的FJSP問(wèn)題數(shù)學(xué)模型的描述及定義為:工件集J={J1,J2,J3,…,Jg,…Jn},Jg是第g個(gè)工件(g=1,2,3,…,n);機(jī)器集M={M1,M2,M3,…,Mi,…,Mm},Mi是第i臺(tái)機(jī)器(i=1,2,3,…,m);Ojh是工件j的第h道工序,并定義Oj(h-1)為第Ojh的上一道工序,Oj’h’表示為Ojh所在機(jī)器的前一道工序;Pjh表示工件j的第h道工序加工完成時(shí)間;Tijh表示工件j的第h道工序在機(jī)器i上加工時(shí)所需要的時(shí)間;Sijh表示為工件j的第h道工序在機(jī)器i上的加工開始時(shí)間;Cijh表示為工件j的第h道工序在機(jī)器i上的加工結(jié)束時(shí)間;Installtimei表示在機(jī)器Mi安裝、定位等調(diào)整時(shí)間;Cj表示為工件j的完工時(shí)間;Cmax表示為最大完工時(shí)間。在建立數(shù)學(xué)模型時(shí),假設(shè)以下條件:

      (1)所有機(jī)器在零時(shí)刻均可用,所有工件在零時(shí)刻均可被加工。

      (2)任意一道工序只能在一臺(tái)機(jī)器加工,且工序在加工過(guò)程中不允許被中斷。

      (3)任意一臺(tái)機(jī)器在同一時(shí)間僅能加工同一工件的同一道工序。

      (4)不同工件之間沒(méi)有加工順序約束,同一工件的不同工序間有先后加工順序約束。

      以最大完工時(shí)間最小為優(yōu)化目標(biāo),其目標(biāo)函數(shù)及約束條件分別為:

      Cmax=min(max1≤j≤n(Cj))

      (1)

      Cijh=Sijh+Tijh

      (2)

      Cijh-Cij′h′≥Tijh+Adjustmenti

      (3)

      (4)

      式(1)表示總目標(biāo)函數(shù),即最大完工時(shí)間最小化;式(2)表示工序加工的完成時(shí)間等于工序開始時(shí)間與工序加工時(shí)間之和;式(3)表示機(jī)器的資源約束,同一機(jī)器在同一時(shí)刻只能允許加工一個(gè)工件;式(4)表示如果工序所在機(jī)器的開始加工時(shí)間(空隙開始時(shí)間)小于上一道工序的調(diào)整時(shí)間,則受調(diào)整時(shí)間約束;否則(空隙開始時(shí)間大于上道工序結(jié)束時(shí)間),加工工序受當(dāng)前加工機(jī)器的資源約束。所以,若某一工件的相鄰工序在同一機(jī)器上加工時(shí),僅受機(jī)器資源約束;對(duì)于同一工件內(nèi)的相鄰兩道工序而言,考慮了調(diào)整時(shí)間,替代了傳統(tǒng)加工模型中的工序順序約束。為了方便理解,給出具體的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題實(shí)例,如表1所示。

      表1 部分柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題實(shí)例

      2 改進(jìn)遺傳算法求解帶有調(diào)整時(shí)間的FJSP

      2.1 FJSP的染色體編碼和解碼

      在使用遺傳算法求解目標(biāo)問(wèn)題時(shí),編碼與解碼是遺傳算法首先要解決的問(wèn)題,如前文所述,F(xiàn)JSP包含兩個(gè)子問(wèn)題:機(jī)器選擇與工序排序。機(jī)器選擇是用來(lái)解決每道加工工序在可選機(jī)器集中選擇哪臺(tái)機(jī)器進(jìn)行加工;工序排序是用來(lái)解決所有工件在選擇完加工機(jī)器后,工序排序和開工時(shí)間的問(wèn)題。采用文獻(xiàn)[11]中的編碼方式進(jìn)行編碼,將兩個(gè)子問(wèn)題編碼到一條染色體上,即表示FJSP的一個(gè)可行解,見圖1。

      圖1 染色體編碼

      (1)機(jī)器選擇部分:該部分染色體長(zhǎng)度為總工序數(shù)L,每個(gè)基因位用整數(shù)表示,從左到右依次按加工工件的工序順序排列,每個(gè)整數(shù)表示加工工件的當(dāng)前工序在可選擇的機(jī)器集中的順序編號(hào)。以表1為例,如圖1左半部分所示,該基因串為4-2-3-1-3-2,表示工序O11在可選加工機(jī)器集中第4個(gè)機(jī)器上進(jìn)行加工,即實(shí)際加工機(jī)器為M4;工序O12在可選加工機(jī)器集中第2個(gè)機(jī)器上進(jìn)行加工,即實(shí)際加工機(jī)器為M3,以此類推。

      (2)工序排序部分:該部分染色體長(zhǎng)度為總工序數(shù)L,每個(gè)基因用工件號(hào)進(jìn)行編碼,工件號(hào)出現(xiàn)的次數(shù)就表示該工件的工序數(shù)。如圖1右半部分所示,該基因串為2-1-2-1-2-1,對(duì)應(yīng)的加工工序?yàn)镺21-O11-O22-O12-O23-O13。

      在解碼過(guò)程中,由于染色體包含兩部分,即機(jī)器選擇子問(wèn)題和工序排序子問(wèn)題。首先對(duì)機(jī)器選擇進(jìn)行解碼:從左到右依次讀取機(jī)器部分染色體,并轉(zhuǎn)換到機(jī)器順序矩陣中和時(shí)間順序矩陣中。其次對(duì)工序排序進(jìn)行解碼:從左到右依次讀取工序染色體部分,根據(jù)機(jī)器選擇部分解碼得到的機(jī)器矩陣、加工時(shí)間矩陣以及調(diào)整時(shí)間矩陣,依次得到每個(gè)工件的加工工序所對(duì)應(yīng)的加工機(jī)器、加工時(shí)間以及調(diào)整時(shí)間。

      為了確保染色體解碼后產(chǎn)生活動(dòng)調(diào)度,本文提出考慮調(diào)整時(shí)間的工序左移插入式解碼方法。解碼原則如下:

      (1)如果工件j的工序Ojh在機(jī)器Mi上是第一道工序,則直接從它的前一道工序Oj(h-1)加工完畢后即可進(jìn)行調(diào)整并加工工件;

      (2)如果工件j兩道工序即工序Ojh與Oj(h-1)在相同的機(jī)器上進(jìn)行加工,并且兩道工序緊鄰,即它們之間沒(méi)有其它工件進(jìn)行加工,此時(shí)僅考慮一次調(diào)整時(shí)間;否則,分別考慮各自的調(diào)整時(shí)間;

      (3)如果工序Ojh是工件j的第一道工序,那么直接從所在機(jī)器的零時(shí)刻開始調(diào)整工件然后加工即可。否則,從所在機(jī)器左邊開始查找所有空閑時(shí)間段[TSi,TEi],TSi表示空閑時(shí)間段的開始時(shí)間,TEi表示空閑時(shí)間段的結(jié)束時(shí)間??紤]到工件調(diào)整時(shí)間,按照式(5)得到工序Ojh最早加工開始時(shí)間ta,能滿足工件加工工序的順序約束。

      ta=max{Pj(h-1),TSi}

      (5)

      按照式(6)判斷空閑間隔時(shí)間段能否滿足插入條件,如果滿足則插入到當(dāng)前空閑時(shí)間段中;否則,按照式(7)的時(shí)間tb在機(jī)器Mi上進(jìn)行加工,其中TMi表示當(dāng)前機(jī)器Mi最后一道加工工序的結(jié)束時(shí)間。以此類推,依次讀取工序部分染色體,直至染色體結(jié)束。

      ta+Adjustmenti+Tijh≤TEi

      (6)

      tb=max{Pj(h-1),TMi}

      (7)

      2.2 FJSP的初始化方法

      在使用遺傳算法求解目標(biāo)問(wèn)題時(shí),初始解的優(yōu)劣直接影響到算法的求解質(zhì)量和解的收斂速度。由于FJSP不僅要解決機(jī)器選擇問(wèn)題,而且還要解決加工工序排序問(wèn)題。針對(duì)FJSP這些特點(diǎn),機(jī)器選擇部分采用文獻(xiàn)[11]提出的GLR機(jī)器選擇方法。該方法包括:隨機(jī)選擇(Radom Selection, RS)、局部選擇(Local Selection, LS)和全局選擇(Global Selection, GS)。為了保證初始種群的多樣性,增加種群的選擇性,使其在計(jì)算過(guò)程中不至于提前結(jié)束,工序排序部分采用隨機(jī)選擇(Radom Selection, RS)的初始化方法。

      2.3 FJSP的交叉和變異

      2.3.1 自適應(yīng)交叉算子

      交叉操作是根據(jù)自然界生物交配的原則,對(duì)種群中的染色體隨機(jī)配對(duì),以一定的概率交換種群之間的基因片段。在交叉過(guò)程中,以一定的方式交換兩個(gè)配對(duì)染色體的部分基因,產(chǎn)生兩個(gè)新的染色體。交叉方法包括:?jiǎn)吸c(diǎn)交叉法、兩點(diǎn)交叉法,多點(diǎn)交叉法,均勻交叉法等。依據(jù)本文研究的帶有調(diào)整時(shí)間FJSP問(wèn)題特點(diǎn),并滿足交叉時(shí)的計(jì)算效率和產(chǎn)生的染色體對(duì)所求問(wèn)題的解的可行性。

      機(jī)器選擇部分:為保證交叉后產(chǎn)生的基因的先后順序不變,采用均勻交叉法。

      (1)在區(qū)間[1,L]內(nèi)隨機(jī)的產(chǎn)生一個(gè)整數(shù)r。

      (2)根據(jù)隨機(jī)數(shù)r,隨機(jī)生成r個(gè)不等的整數(shù)。

      (3)根據(jù)(2)產(chǎn)生的隨機(jī)整數(shù)r將父代染色體中的P1/P2中包含的基因復(fù)制到子代C1/C2中,保持順序和位置不變。

      (4)父代染色體中的P1/P2中余下的基因復(fù)制到子代C2/C1中,保持順序和位置不變。

      工序排序部分:采用改進(jìn)的順序交叉法,對(duì)每個(gè)染色體的多個(gè)工件進(jìn)行操作。更好的繼承的父代染色體中的優(yōu)良基因。

      (1)父代染色體P1/P2隨機(jī)產(chǎn)生工件集Job。

      (2)將父代染色體中的P1/P2中包含有Job的基因復(fù)制到子代中,保持順序和位置不變

      (3)將另一個(gè)父代染色體P2/P1中刪除Job所包含的基因,按照從左到右的原則填入子代染色體中的空白基因位。

      在交叉過(guò)程中本文采用自適應(yīng)交叉概率以提高優(yōu)良個(gè)體信息的保留。隨著種群迭代次數(shù)的增加,為了減少對(duì)優(yōu)良解個(gè)體信息的破壞,交叉概率逐漸降低。自適應(yīng)交叉概率公式為:

      (8)

      Pc表示自適應(yīng)交叉概率,Pc_max表示最大交叉概率CurInterStep表示當(dāng)前迭代次數(shù),MaxIterStep表示最大迭代次數(shù)。

      2.3.2 自適應(yīng)變異算子

      變異操作是根據(jù)自然界生物變異的過(guò)程,以一定的概率改變種群增加種群的多樣性。以很小的概率來(lái)改變?nèi)旧w中基因的遺傳片段。

      對(duì)于機(jī)器選擇部分,為保留優(yōu)良個(gè)體的信息,保證機(jī)器順序不被破壞。在變異染色體中隨機(jī)選擇r個(gè)位置。然后依據(jù)選擇的每一個(gè)位置,對(duì)其位置上的機(jī)器設(shè)置為當(dāng)前機(jī)器集中加工的時(shí)間最短的機(jī)器。

      對(duì)于工序排序部分,本文采用鄰域搜索變異操作,即在變異過(guò)程中在鄰域范圍內(nèi)搜索產(chǎn)生多個(gè)子代,選擇其中性能較好的子代為變異后的個(gè)體。具體步驟如下:

      (1)在[0,1]內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)r,若r小于變異概率Pm,轉(zhuǎn)到(2),否則轉(zhuǎn)到(4);

      (2)隨機(jī)在父代工序排序染色體中產(chǎn)生3個(gè)基因位,對(duì)此基因進(jìn)行排序,將每一個(gè)排序的結(jié)果作為該位置上子代的基因,得到另外5個(gè)子染色體;

      (3)計(jì)算當(dāng)前6個(gè)染色體的適應(yīng)值,選取其中最優(yōu)的子染色體作為變異結(jié)果;

      (4)結(jié)束。

      本文采用自適應(yīng)變異計(jì)算方法來(lái)改善進(jìn)化性能,已達(dá)到盡量的保留較優(yōu)的個(gè)體。自適應(yīng)變異公式為:

      (9)

      Pm表示自適應(yīng)交叉概率,Pm_max表示最大交叉概率CurInterStep表示當(dāng)前迭代次數(shù),MaxIterStep表示最大迭代次數(shù)。

      2.4 算法流程

      如圖2所示,為采用自適應(yīng)交叉算子和變異算子的遺傳算法流程圖。

      圖2 算法流程圖

      3 實(shí)例仿真

      某模具公司的CNC生產(chǎn)車間是典型的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題,在實(shí)際加工過(guò)程中,工件在不同機(jī)床上進(jìn)行加工時(shí)都存在安裝、定位等調(diào)整時(shí)間,在滿足工件工藝的前提下盡可能的縮短生產(chǎn)周期,并盡可能的提高設(shè)備利用率。

      依據(jù)上述改進(jìn)的遺傳算法,采用Matlab7.0編程,運(yùn)行環(huán)境為P4 CPU,主頻1.9GHz,內(nèi)存4G的個(gè)人計(jì)算機(jī)。設(shè)置遺傳算法的主要參數(shù)如下:種群規(guī)模40,交叉概率Pc_max0.8,變異概率Pm_max0.6,最大迭代代數(shù)為100代。

      表2表示某加工車間7個(gè)工件在6臺(tái)機(jī)器上的FJSP實(shí)例,表中括號(hào)外的數(shù)字表示該工序在對(duì)應(yīng)機(jī)器上的加工時(shí)間,括號(hào)中的數(shù)字表示工序在當(dāng)前加工機(jī)器上的調(diào)整時(shí)間,“-”表示該工件的工序不能在相對(duì)應(yīng)的機(jī)器上加工。例如,表2中O11與M2對(duì)應(yīng)的數(shù)值6表示工件J1的第一道工序在M2上的加工時(shí)間為6,調(diào)整時(shí)間為1。

      表2 工件在機(jī)器上的加工時(shí)間和調(diào)整時(shí)間

      圖3、圖4分別是在Matlab仿真平臺(tái)中通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法對(duì)未考慮調(diào)整時(shí)間和考慮調(diào)整時(shí)間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行運(yùn)算的輸出結(jié)果的甘特圖。圖3中的完工時(shí)間為37,圖4中的完工時(shí)間為55,可以明顯看出調(diào)整時(shí)間在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程對(duì)調(diào)度方案存在較大影響。圖3中不同的顏色代表不同的工件。圖4中淺灰色部分代表對(duì)應(yīng)工序在機(jī)器上的調(diào)整時(shí)間,其它顏色和圖3中一樣代表各道工序在相應(yīng)機(jī)器上的加工時(shí)間。對(duì)比兩圖可看出帶有調(diào)整時(shí)間的調(diào)度更復(fù)雜,更加符合實(shí)際機(jī)件加工,使柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題更加滿足實(shí)際需求。

      圖3 未考慮調(diào)整時(shí)間的調(diào)度甘特圖

      圖4 考慮調(diào)整時(shí)間的調(diào)度甘特圖

      圖5 考慮調(diào)整時(shí)間FJSP求解過(guò)程收斂曲線

      圖5為改進(jìn)遺傳算法求解帶調(diào)整時(shí)間的表1和表2問(wèn)題時(shí)的收斂曲線。實(shí)現(xiàn)為每代中最優(yōu)解的迭代過(guò)程,虛線為每代種群中個(gè)體目標(biāo)值的平均值收斂過(guò)程。每代最優(yōu)解的收斂曲線是不斷下降,逐漸收斂到最終結(jié)果;而種群均值前期是快速下降,后期呈現(xiàn)波浪式的上下跳動(dòng),并沒(méi)有明顯的下降趨勢(shì)。這個(gè)問(wèn)題也是后期研究工作中需要從問(wèn)題本身特征進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)更加符合問(wèn)題本身的算法,使其能夠更快速的進(jìn)行收斂。

      4 結(jié)束語(yǔ)

      實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,工件在加工設(shè)備上進(jìn)行加工時(shí)存在調(diào)整時(shí)間,為了能夠更有效的指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。本文將調(diào)整時(shí)間和加工時(shí)間作為獨(dú)立因素進(jìn)行考慮,以最大完工時(shí)間最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了考慮調(diào)整時(shí)間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題模型。通過(guò)對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)對(duì)提出的模型進(jìn)行求解,設(shè)計(jì)了考慮調(diào)整時(shí)間的工序左移插入式解碼方法,解碼成活動(dòng)調(diào)度,提高算法運(yùn)行效率。最后,在Matlab仿真環(huán)境中對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行運(yùn)算,通過(guò)對(duì)未考慮調(diào)整時(shí)間和考慮調(diào)整時(shí)間的結(jié)果比較,驗(yàn)證了考慮調(diào)整時(shí)間的問(wèn)題模型更加符合實(shí)際生產(chǎn),同時(shí)也驗(yàn)證了建立的模型和改進(jìn)的算法是可行的和有效的,能夠更有效的指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。

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      為什么男性要有一條X染色體?
      基于自適應(yīng)遺傳算法的CSAMT一維反演
      一種基于遺傳算法的聚類分析方法在DNA序列比較中的應(yīng)用
      基于遺傳算法和LS-SVM的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)
      能忍的人壽命長(zhǎng)
      連一連
      基于改進(jìn)的遺傳算法的模糊聚類算法
      基于Fast-ICA的Wigner-Ville分布交叉項(xiàng)消除方法
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