基于dnsga-ii的太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调度方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及人工智能与生产管理等领域，主要公开了基于DNSGA-II的太阳能电 池组件有限缓冲区多目标批量调度方法，能有效缩短生产周期，提高生产效率。
【背景技术】
[0002] 太阳能是人类取之不尽、用之不竭的绿色能源。太阳能的合理利用，是对可持续发 展，节能减排，保护环境的积极响应和倡导。而太阳能电池的生产则是充分利用太阳能的必 经之路，占据国民经济重要地位。太阳能电池生产是在批量生产基础上，满足工艺、设备约 束条件下,确定不同型号电池组件的加工顺序和加工时间,使整个产品完工时间最小化。合 理科学的调度方案的制定，能保证企业在整个生产过程中设备资源的充分利用，满足供应 商的交货期，使整个生产系统顺畅、平稳、高效的运行。
[0003] 太阳能电池的生产是典型的批量流水线调度（LotStreamingFlowshop,LSFS) 问题。一般流水线调度问题基本前提是，一个（批）工件是完整的，不可分割的，但在实际 太阳能电池生产环境中，同一个型号的电池组件，在各个工艺流程阶段，可分割成若干转移 批量，每个转移批量在当前阶段设备上加工完毕之后，可允许进入下一个阶段设备上加工。 这样批量加工方式，可以加速生产流程，降低生产成本，具有广泛的工程应用背景和重要的 理论研究价值。
[0004] 在现实生产中，由于成本、资源等限制，很多生产过程，存在有限的中间缓冲区 (库存），甚至没有中间缓冲区，使得部分加工完毕的工件或产品被阻塞在当前加工设备 上。导致产品生产周期延迟。因此，根据中间缓冲区（库存）分类，批量流水线可分为：传 统的批量流水线，有限缓冲区批量流水线以及阻塞批量流水线调度（如图1所示）。
[0005] 近几十年来，很多学者对批量流水线调度问题的求解算法进行了研究。譬如， 遗传算法（GeneticAlgorithm,GA)、和声搜索算法（HarmonySearch,HS)、粒子群算法 (ParticleSwarmOptimization,PS0)、离散人工蜂群算法（DiscreteArtificialbee colony,DABC)、分布估计算法(estimationofthedistributionalgorithm,EDA) 等。尽管有相关文献对有限缓冲区的批量流水线调度进行了研究，如2013年出版的期 干丨J《Journalofintelligentmanufacturing》第 24 期"Anewgeneticalgorithmfor lot-streamingflowshopschedulingwithlimitedcapacitybuffers",但文中仅考虑 了单目标情况。
[0006] 上述技术成果为太阳能电池有限缓冲区多目标批量生产调度提供了新的解决方 法，但是，应当指出，现有方法仍然存在如下问题：⑴目前多数太阳能电池生产调度仍然 采用人工编制调度方式，其粗放型的调度方案与生产调度效率低下，准确性差，而在实际生 产工程中，企业常面临大规模不同型号电池的订单，加大了调度问题难度，因此仅靠一些简 单优化方法或者人工编制调度方式，无法制定出最优调度方案；（2)已有的调度优化方法， 仅仅考虑了单目标优化问题，而太阳能电池实际生产过程中，不仅考虑产品的完工时间，还 需考虑供应商交货期等多个指标。对于这种情况，已有方法很难得到理想的结果；（3)现有 求解多目标问题的方法，通常对个体比较、排序、选择等策略上进行了改进，而针对算法中 关键的交叉变异算子并没有给出进一步的研究。传统的交叉，变异操作具有随机性，无目的 性和无方向性，不能保证新生成的个体具有较高的质量，从而降低了搜索进度和收敛速度， 影响了算法的效率。
【发明内容】
[0007]本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，将离散NSGA-II(DNSGA-II) 应用于太阳能电池组件有限缓冲区批量生产调度问题。为使算法能得到较优的Pareto前 沿，本发明在DNSGA-II中引入了变异的曲线拟合方法初始化种群，利用种群个体差异和非 支配解优良基因，提出了新的交叉变异算子，以平衡算法的全局和局部搜索能力，更好的服 务于有限缓冲区多目标批量流水线调度等实际生产。
[0008]本发明的技术解决方案：建立太阳能电池有限缓冲区多目标批量流水线调度问题 数学模型，然后设计合适的初始化策略，交叉变异算法及精英保留策略，以较快的速度收敛 到Pareto最优前沿。其特征在于步骤如下：
[0009] 1、构建与太阳能电池组件生产流程对应的由工件和机器设备组成的生产模型。
[0010] 太阳能电池组件生产流程是一个典型的批量流水线调度过程，当电池在某个工艺 阶段完工后，暂存在缓冲区中，待下一个工艺设备空闲时，继续加工，因此，所建立的生产模 型，除了满足加工过程中的约束外，还应将工艺流程各个阶段之间缓冲区个数，作为约束条 件，加入到数学模型中，并建立2目标优化函数：
【主权项】
1. 一种基于DNSGA-II的太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调度方法，其特征在 于，该方法包括： (1) 太阳能电池组件生产调度建模：将不同型号的太阳能电池组件看作是一个待加工 工件，工艺流程的不同阶段看作是一台机器，根据实际生产流程和满足的生产条件，构建与 太阳能电池组件生产流程对应的由工件和机器设备组成的生产模型； (2) 根据问题的离散特性和多目标特性，采用基于工件序列编码方式的DNSGA-II算法 优化太阳能电池组件调度模型。
2. 根据权利要求1所述的基于DNSGA-II的太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调 度方法，其特征在于，太阳能电池组件生产流程是一个典型的批量流水线调度过程，当电池 在某个工艺阶段完工后，暂存在缓冲区中，待下一个工艺设备空闲时，继续加工，因此，所建 立的生产模型，除了满足加工过程中的约束外，还应将工艺流程各个阶段之间缓冲区个数， 作为约束条件，加入到数学模型中，并建立2目标优化函数：
为一个包含n个不同型号电池组件（工件）序列，目P，n= {> (1)，JI似，...，31 (j)，. ..，JI(n)};每个工件31 〇'）被分割为若干小批次，即 种/')=扣(7')1，种为工件n(j)包含的小批量总数；T为所有工件的 小批量集合，
机器i与i+1之间缓冲区个数；P。uu为工件n(j)在机器i上的加工时间；Dt 为小批 量X(e)离开机器i上的时间冲为工件n(j)的交货期；fi和f2分别是最大完工时间和 推迟完工时间。
3. 根据权利要求1所述的基于DNSGA-II的太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调 度方法，其特征在于，鉴于该问题含有约束性和多目标特性，在初始化种群时，采用了变异 的曲线拟合方法，产生若干个性能较好的初始解；此外，为了保证初始种群多样性，剩余的 初始解，通过随机函数产生。
4. 根据权利要求1所述的基于DNSGA-II的太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调 度方法，其特征在于，基于父代种群中个体差异和非支配解的优良基因，设计新的变异交叉 算子，产生分布性和收敛性好的子代个体，生成子代个体步骤如下： 步骤1 :执行变异操作； 步骤1.1;从当前种群中，随机选择种群中3个不同的工件序列，n。，jib，n。； 步骤1. 2 ;每一个新工件序列有n个工件组成，目P，n= {> (1)，(2)，...，n(i)，...，(n)}，设置工件个数计数器i= 1 ; 步骤1. 3 ;通过下述公式，获得新工件序列的每一个工件的值： n(i) = 〇b(U-3IeQ))*flag〇 3Ia(U 其中，a,b，c代表工件序列在种群中的位置标号，其取值范围为[1，PS]，PS为种 群大小；n(i)是工件序列n的第i个工件；flag是布尔变量，其取值为0或1 ;运算 符号是乘号，运算符号"0"是取余运算符，即，（nb(i)-nta))*flag〇 ^。似= (〇b(i) - 31e(i))*flag+ 31a(i) +n) %n+1; 步骤1. 4;i=i+1 ;如果i< =n，执行步骤1. 3,否则，输出新解31，执行步骤2 ; 步骤2 ;执行交叉操作： 步骤2.1;将上述变异操作得到的n中重复的工件删除，得到新的部分工件序列Kp， 作为为全局引导的参考解，记Kp中工件总个数为k; 步骤2. 2;从非支配解集中，随机选择1个工件序列，n'，并将其中与Kp相同的工件 删除，得到新的部分工件序列n。。，，目的是，利用非支配解的有价值信息，引导种群进化； 步骤2. 3 ;设置执行下述插入操作的次数t= 1 ; 步骤2.4;从Kp中，取出第t个工件，即np(t)，将其插入到n。。，中不同的位置，得到n-k+t个不同工件序列，选择函数值最小的工件序列，重新赋值给n。。，； 步骤2. 5;t=t+1 ;如果t< =k;执行步骤2. 4,否则，执行步骤2. 6 ; 步骤2. 6 ;评价得到的完整工件序列n。。，，并将其放入到子代种群中。
【专利摘要】本发明公布了一种基于DNSGA-II的太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调度方法，旨在提供一种可以为大规模太阳能电池生产，高效快速的寻找到一组最优的调度方案，供管理者选择。步骤如下：(1)根据太阳能电池组件实际生产过程中约束条件和优化的目标函数，构建太阳能电池组件有限缓冲区多目标批量调度问题数学模型；(2)根据问题离散特性和多目标特性，采用变异的曲线拟合方法初始化种群；(3)基于父代种群个体之间的差异性和非支配解有价值信息，设计新的变异交叉算子，平衡所提算法的全局和局部性能。
【IPC分类】G06F19-00
【公开号】CN104794322
【申请号】CN201410589167
【发明人】巩敦卫, 韩玉艳, 刘益萍, 孙奉林, 苗壮
【申请人】中国矿业大学
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2014年10月28日