朱華炳,涂學明,王 龍
(1.合肥工業(yè)大學 機械與汽車工程學院,合肥 230009;2.天納克汽車工業(yè)(蘇州)有限公司,蘇州 215000)
生產(chǎn)調(diào)度問題就是調(diào)動各種可用資源在規(guī)定的時間內(nèi)完成生產(chǎn)任務,同時給出該加工任務中各種加工工序的加工次序以及時間參數(shù)[1]。多年來,研究者們對并行流水車間調(diào)度問題(Parallel Flow Shop Scheduling Problem,PFSP)的研究多以最大完工時間為目標[2~6],較少考慮工件交貨期的影響。當考慮交貨期時,一般又都假設交貨期為固定值[7~9],而沒有把交貨期考慮為模糊變量,事實上,在生產(chǎn)調(diào)度實踐中,由于一些調(diào)度信息的不確定性,工件的完工時間與交貨期存在一些偏離是能夠接受的。
在實際生產(chǎn)過程中,流水車間生產(chǎn)具有動態(tài)性、隨機性等特點。它常常要面臨隨機動態(tài)事件的干擾,如原材料延遲到達、急件插入、交貨期變更、機器故障、零件報廢等[10],這使得通常要根據(jù)事件的擾動及時調(diào)整調(diào)度方案。于是學者們提出了動態(tài)調(diào)度問題,它比靜態(tài)調(diào)度問題更符合實際生產(chǎn)的需要,同時由于隨機事件的影響,動態(tài)調(diào)度具有更大的計算復雜性,它是比靜態(tài)調(diào)度更為復雜的NP-hard難題。
針對動態(tài)調(diào)度問題的復雜性,本文提出了一種基于改進遺傳算法與仿真分析相結(jié)合的混合智能方法,考慮訂單的模糊交貨期,以完工時間和交貨懲罰為優(yōu)化目標,建立動態(tài)仿真模型,并進行優(yōu)化,然后在分析緊急訂單這一擾動因素基礎上,實現(xiàn)并行流水線的動態(tài)調(diào)度。
假設αjk,βjk分別為工件i的提前完工和拖期的單位時間懲罰系數(shù),交貨期窗口為[ej,k,dj,k];對于任意機器Mj,指派到該機器的工件集為Jj,則滿足Jj? J 。
i:工件代號;
k:位置代號;
j:流水線代號。
Kj:工件集Jj中包含的工件數(shù)目。
Jj,k:工件集Jj中的工件序列之一,即Jj,k∈Jj其
Pi,j:工件i在流水線j上的加工時間,i=1,2,··· ,n;j=1,2,···,m。
Bj,k:工件集Ji中,排在第k個位置上的工件在第j條流水線上的工件,即Jj,k的開始加工時刻。
Cj,k:工件Jj,k的完工時刻。
Ej,k:工件Jj,k提前時間值。
Tj,k:工件Jj,k拖期時間值。
Xi,k:0-1變量,i=1,2,···,n, k=1,2,···,n,當工件i被排在第k個位置時, Xi,k=1,否則Xi,k=0。
由以上變量可得:
基于以上的描述,多目標模糊并行流水線調(diào)度數(shù)學模型描述如下:給定一個調(diào)度方案σ∈П,則最優(yōu)調(diào)度為:
約束(1)表示每個位置有且只有一個工件;
約束(2)表示每個工件必須被安排在某一流水線上進行生產(chǎn);
約束(3)~(6)定義了工件在各流水線上的加工開始時刻,并且當前工件要滿足:當前工件的前一個工件在當前流水線上生產(chǎn)完畢的條件;
約束(7)定義了每個工件在條流水線上的完工時間。其中加工順序Xi,k和開始加工時刻Bj,k(i=1,2, ···, n;j=1, 2, ···, m;k = 1, 2, ···, n)為決策變量。
假設對于任意流水線Mj,指派到該流水線的工件集為Jj,
i:工件代號。
k:位置代號。
j:流水線代號。
t0:再調(diào)度時刻。
Ej:t0時刻前,Jj中包含的工件數(shù)目。
Dj:t0時刻后,Jj中包含的工件數(shù)目。
Kj:工件集Jj中包含的工件數(shù)目,Kj=Ej+Dj。
Jj,k:工件集Ji其中的工件序列之一,即Jj,k∈Jj
Pi,j:工件i在流水線j上的加工時間,i=1,2,···,n;j=1,2,···,m。
Bj,k:Jj,k的開始加工時刻。
Cj,k:Ji,k完工時間,q=1,2,···,k; k=1,2,···,Kj)。
1) t0時刻,流水線Mj處于加工狀態(tài)。待加工的工件的開始加工時間B為的完工時間和再調(diào)j,k度時刻t0的最大值決定。即Bj,k的計算公式為:
2) t0時刻,流水線Mj處于待加工狀態(tài)。對于待加工工件,如果工件的釋放時間不等于再調(diào)度時刻t,則待加工的工件的開始加工時間B為
0j,k的完工時間和工件的釋放時間ri最大值決定。即Bj,k的計算公式為:
1) 染色體編碼和解碼
編碼是遺傳算法要解決的首要和關鍵問題,選擇合理的編碼方法對算法的質(zhì)量和效率有很大影響。為此,本文設計了工序與加工流水線相融合的兩層編碼方法,如圖1所示。第一層為工件順序編碼,第二層為工件對應的加工流水線編碼。
圖1 雙染色體編碼
2) 染色體交叉和變異
(1)染色體交叉
部分匹配交叉(partially mapping crossover,PMX)。首先隨機選取兩個交叉點,交換父代個體交叉點之間的片段,對于交叉點外的基因,若它不與交換過來的基因沖突則保留,若沖突則通過部分映射來確定,直到?jīng)]有沖突的基因為止,從而獲得后代個體。
(2) 染色體變異
染色體變異采用互換變異的方式,在染色上隨機選擇兩個基因,然后互換其位置。
(3) 構(gòu)造適應度函數(shù)
本文以完工時間和交貨懲罰為優(yōu)化目標,因此,適應度函數(shù)用多目標加權(quán)平均的方式表示,其中a,b可以根據(jù)實際求解需要來取值。
計算機仿真技術是以多種學科和理論為基礎,以計算機及其相應的軟件為工具,通過虛擬試驗的方法來分析和解決問題的一門綜合性技術[11]。它被廣泛應用于機械制造、航空、交通和通信等工程領域。eM-plant仿真軟件,可以為建模、仿真模擬和顯示提供了一種完全面向?qū)ο蟮?、圖形化的、集成的工作環(huán)境。對多目標模糊并行流水線調(diào)度問題進行仿真研究一般要經(jīng)過三個步驟:仿真模型建立、仿真模型參數(shù)設定和仿真邏輯控制、仿真模型運行并對結(jié)果進行分析。
遺傳算法在優(yōu)化搜索效率方面具有的獨特優(yōu)勢,而仿真軟件在問題建模方面具有的簡易、快速的特點。本文將改進遺傳算法整合到eM-plant仿真軟件中,設計了改進遺傳算法與仿真分析相結(jié)合的混合智能方法,具體流程如圖2所示。
合肥某機械廠沖壓車間主要負責上料和沖壓兩道工序,車間共有六條沖壓生產(chǎn)線。工件在各生產(chǎn)線上的加工時間及懲罰因子和交貨期窗口分別如表1和表2所示。其中α,β分別為提前完工和拖期的單位時間懲罰系數(shù),Ei_time交貨期窗口下限,Li_time為交貨期窗口上限。
根據(jù)問題描述,在eM-plant仿真軟件中建立多目標并行流水線的仿真動態(tài)模型,如圖3所示。
圖2 混合智能方法
圖3 動態(tài)仿真模型
表1 工件在不同生產(chǎn)線上的加工時間
表2 懲罰因子和交貨期窗口
將有關數(shù)據(jù)輸入仿真模型,并運行模型對多目標模糊并行流水線調(diào)度問題進行優(yōu)化求解。各參數(shù)設定為:種群規(guī)模為30,迭代次數(shù)100,交叉概率0.8,變異概率0.1。求解獲得滿意調(diào)度方案,甘特圖和最優(yōu)解的迭代搜索過程分別如圖4和圖5所示。
圖4 Gantt圖
圖5 迭代搜索曲線
當有緊急訂單時,生產(chǎn)調(diào)度人員必須根據(jù)原有的調(diào)度方案調(diào)整調(diào)度計劃,以滿足實際生產(chǎn)的需求,臨時訂單在各生產(chǎn)線上加工時間如表3所示,交貨期窗口如表4所示。
表3 臨時插入工件的加工時間
表4 臨時緊插入工件交貨期窗口
通過將改進遺傳算法整合到eM-plant仿真軟件中,結(jié)合兩者各自的優(yōu)點,建立并行流水線混合模型,求解獲得最佳的調(diào)度方案,t0時刻和動態(tài)調(diào)度后的甘特圖分別如圖6和圖7所示。最優(yōu)解的搜索迭代過程如圖8所示。
圖6 t0=26min時的動態(tài)調(diào)度方案Gantt圖
圖7 動態(tài)調(diào)度最優(yōu)解Gantt圖
圖8 動態(tài)調(diào)度迭代搜索曲線
本文針對多目標模糊并行流水線動態(tài)調(diào)度問題,以最小化最大完工時間、最小化交貨懲罰為優(yōu)化目標,建立了數(shù)學模型,提出了一種基于改進遺傳算法和仿真分析的混合方法,并建立了動態(tài)仿真模型。通過實例分析,結(jié)果驗證了該方法的有效性和可行性,為解決多目標模糊并行流水線動態(tài)調(diào)度問題提供了一種新思路,具有一定的理論研究意義和實踐價值。
[1] 鄭永前.生產(chǎn)系統(tǒng)工程[M].北京:機械工業(yè)出版社.2011:5-6.
[2] 趙建峰,朱曉春,汪木蘭,等.基于自適應遺傳算法混合Flow-shop的調(diào)度與仿真[J].組合機床與自動化加工技術,2010(3):99-102.
[3] 劉民,吳澄,楊英杰.并行多機調(diào)度問題的一種基于組合規(guī)則的遺傳算法[J].電子學報,2000,28(5):1-3.
[4] Cheng R,Gen M.Parallel Machine Scheduling Problems Using Memetic Algorithms[J].Computers Industrial Engineering,1997,vol,33,PP.761-764.
[5] 劉志雄.置換流水車間調(diào)度粒子群優(yōu)化與局部搜索方法研究[J].機械設計與制造,2010:167-169.
[6] 李崢峰,喻道遠,楊曙年.基于工序約束并行機模型的沖壓線調(diào)度[J]. 計算機集成制造系統(tǒng),2009,15(12):2432-2438.
[7] 劉民,吳澄.解決并行多機提前/拖后調(diào)度問題的混合遺傳算法方法[J].自動化學報,2000,26(2):258-262.
[8] Kramer F J, Lee C Y. Due windows scheduling for parallel machine[J].Math Compute Modeling,1994,20(2):22-36.
[9] 蔡蘭,郭順生,王彬.基于交貨期的流水線車間調(diào)度算法設計與實現(xiàn)[J].機械設計與制造,2005,8:161-163.
[10] 錢曉龍,唐立新,劉文新.動態(tài)調(diào)度的研究方法綜述[J].控制與決策,2001,16(2):141-145.
[11] 侯揚.基于仿真的制造系統(tǒng)對象建模及其應用[D].上海交通大學,2000.