基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法与流程

技术特征：

1.一种基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

s1，根据调度基础数据生成初始种群，初始种群包括若干个原始调度方案；

s2，基于鲁棒性及遗传算法对初始种群中的个体进行优化，构建初始调度方案集合，并将初始调度方案集合以工序关联网络图的方式输出；

s3，在初始调度方案集合中插入非强制空闲时间，得到插入非强制空闲时间的调度方案集合；

s4，评估插入非强制空闲时间的调度方案集合中各调度方案的的鲁棒性，输出最优调度方案。

2.根据权利要求1所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，所述s2中构建初始调度方案集合的具体包括：

s21，获取初始种群的性能鲁棒性和稳定鲁棒性，采用遗传算法优化二者，输出对应的优化种群；

s22，将两个优化种群合并作为第二阶段初始种群；

s23，根据第二阶段初始种群建立加权目标，采用遗传算法优化加权目标，选取优化后的前h个个体，构建初始调度方案集合；

s24，将初始调度方案集合以工序关联网络图的方式输出。

3.根据权利要求2所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，所述s21和s22中采用遗传算法优化初始种群的过程包括：

a、个体编码，采用两层编码方式，第一层编码代表所有工件中工序的工艺顺序，第二层编码代表工序所对应的机器；

b、个体解码，对种群中染色体进行解码，在计算适应性函数之前还原工件在机器上的加工顺序；

c、种群初始化，种群数目设为n，分别对实例进行两层编码，构建n条染色体；

d、适应度计算，根据初始种群目标对种群中的个体进行评价，即采用性能鲁棒性与稳定性两个指标，要求两个目标在ρ1、ρ2权重下函数值最小，并在求解之前计算在机器故障扰动下各工序的期望完工时间e[ci,j(σr)]；

e、选择操作，采用轮盘赌选择法对种群中个体进行选择，首先计算个体被选中的概率计算每个个体的累计概率生成0-1随机数，若随机数属于[qi-1,qi]，则选择i-1个体；

f、交叉操作，从种群中任意取出两个个体，随机选定交叉位置进行单点交叉，按交叉后的染色体进行重新复制；

g、变异操作，按变异算子从种群中选定pm·n个个体进行编译，将染色体中的随机的两个基因位置进行交换，相应的机器编码位置随之改变，生成新的染色体。

4.根据权利要求3所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，所述适应度计算中求解在机器故障扰动下各工序的期望完工时间的具体过程为：

a、设定机器故障服从weibull分布，得到下式所示的工序oi,j加工时出现故障的概率和工序故障期望维修时间

其中，sri,j为工序oi,j的开工时间；cri,j为oi,j完工时间；tr为故障维修时间；θ、β分别为机器故障服从weibull分布的尺寸参数与形状参数；

b、在初始种群中按开始加工顺序将工序的加工时间增加搜索该工序的后向关联工序，并通过下式更新后向关联工序的开工时间和完工时间

其中，为后向关联工序不受到工序oi,j影响的最大时间值；为后向关联工序的加工时间；

c、当所有工序都分别添加后，将上一步所获得各工序的完工时间视作e[ci,j(σw)]的近似值，从而得到在机器故障扰动下各工序的期望完工时间。

5.根据权利要求2所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，所述s24中将初始调度方案集合以工序关联网络图的方式输出的具体过程包括：

s241，构建产品工艺集合pr{oij}，i＝1,2....,m，i＝1,2....,n；

其中，i为零件的编号，j为工件的第j道工序，n为工件i的工艺长度；

s242，构建机器加工次序集合mr{mrks}，k＝1,2....,n，s＝1,2....,z；

其中，k为机器的编号，s为机器k的第s加工工序，z为机器k加工工序的数量；

s243，构建工序影响网络g{v,e,w}；

其中，节点集合v＝{vi}，表示工序构成的集合，有向边集合e＝{eij},i,j∈v且i≠j，表示工序之间存在机器维或工件维上的关联，权重集合w＝{eij},i,j∈v且i≠j，表示工序之间的空闲时间。

6.根据权利要求1所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，所述s3得到插入非强制空闲时间的调度方案集合的具体过程包括：

s31，计算初始调度方案集合第n个调度方案中各工序的影响力；

s32，确定插入非强制空闲时间的工序比例；

s33，根据入非强制空闲时间的工序比例，按各工序的影响力选取前ω个工序，形成非强制空闲时间的工序集合ipr；

s34，遍历非强制空闲时间的工序集合ipr，对其中的工序插入非强制空闲时间，增加相应工序间的空闲时间，后续受影响的工序按右移方式重新计算其开工时间和完工时间；

s35，循环上述过程，遍历初始调度方案集合中所有的调度方案，输出插入非强制空闲时间的调度方案集合。

7.根据权利要求6所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，所述s31中计算初始调度方案集合第n个调度方案中各工序的影响力的过程包括：

s311，确定随机机器故障下工序实际的完工时间，进而得到工序oi,j的延迟风险ri,j；

s312，计算工序oi,j对后向关联工序的影响能力

其中，si,j表示节点的oi,j后向关联工序集合；表示工序ok,s与oi,j间的最小空闲时间之和；

s313，结合上述步骤得到工序影响力

8.根据权利要求6所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，s34中插入非强制空闲时间的大小通过下式进行计算：

其中，表示工序oi,j与紧后关联工序之间非强制空闲时间大小；ri,j表示工序延迟风险；表示工序oi,j与紧后关联工序之间原空闲时间。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的基于非强制空闲时间的作业车间调度方案鲁棒优化方法，其特征在于，s4中通过基于调度方案的性能鲁棒性和稳定鲁棒性建立加权目标，根据加权目标对插入非强制空闲时间的鲁棒性调度方案集合中的各调度方案进行评估，最后输出加权目标最小的调度方案。