基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，包括以下步骤：步骤一，根据市场需求的变化，获取动态任务的特征信息，分析待加工零件的工艺特点，确定任务的优先级别；步骤二，建立用于描述任务状态变化过程的动态空间模型和用于描述机床数量的机床能力空间模型；步骤三，建立动态任务空间到机床能力空间的映射关系，在此基础上，利用马尔科夫决策过程为动态任务分配合理的工位操作；步骤四，根据机床的加工能力信息建立能使机床能力最优的任务分配机制；步骤五，根据任务分配机制和系统优化目标，建立用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型，并利用ε支配自适应粒子群优化算法对系统构型进行多目标优化分析。
【专利说明】基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法
【技术领域】
[0001]本发明属于加工制造【技术领域】，涉及制造系统构型领域的优化方法，尤其是基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法。
【背景技术】
[0002]构型优化是可重组制造系统能够经济、快速地响应多样化市场需求的重要环节，可重组制造系统在全生命周期中的每一个生命周期都有不同的任务需求，而每一个任务需求都需要不同的构型与之相匹配。可重组制造系统的构型主要从以下两个方面考虑:设备层构型和系统层构型。设备层构型主要是确定设备模块化构件之间的组合、联接关系；系统层构型主要解决如何根据任务需求变化对系统原有构型进行重组的问题，主要包括:确定工作站数量和每个工作站中并联机床的数量，选择适当的工位操作并将其合理分配至不同的工作站。根据可重组制造系统的可重组性特点，面对任务多态变化的市场需求，快速找到性能可靠、机床利用率高并且成本合理是进行构型优化亟需解决的主要问题。
[0003]在可重组制造环境下，多态复杂的任务需求，为系统最优构型的确定带来了一定难度。因此，构型优化的主要特征是具有动态响应性，能够根据市场多变的任务需求，及时对制造系统原有构型进行适当调整。任务分配是进行构型优化的重要步骤之一，其通过对不同的任务选择相应的机床，并把机床分配到各个工作站，一方面可以提高机床利用率；另一方面，合理的任务分配可以有效降低制造系统的重组成本。
[0004]经对现有技术的发明文献检索后发现，对于制造系统的构型优化，Defersha等利用模拟退火方法对动态制造系统的配置和生产过程进行规划研究，建立了满足制造系统生产能力和生产功能约束的系统配置模型。Youssef等利用遗传算法对制造系统构型成本进行了优化分析，提出一种通过从离散域决策变量到连续域决策变量进行映射的方法，以降低搜索空间的复杂程度。窦建平等通过获取各生产周期内的最优和K-1个次优(K优)单零件流水线构型，对可重构制造系统进行构型优化研究，将寻求满足功能和产能约束、空间约束和投资限制的K优构形问题建模为关联所有可行工位操作序列的复合增广有向图上的约束K最短路径问题，获得K优解。陈科在传统机械优化的基础上，提出了一种基于熵增理论的优化算法，该算法将系统的演化过程和优化问题在解空间的寻优过程相对应，将系统的构型参数与优化问题的设计变量相对应，以系统的平衡态作为优化设计问题的最优点，以系统熵最大或系统能量最小作为系统收敛的准则，对系统构型进行优化分析。
[0005]综合文献的研究概况可以看出，目前对于制造系统构型优化的研究主要集中在理论层面，缺乏实用性。可重组制造系统在重组过程中，面临并需要完成一系列复杂多变的任务，为了快速响应市场需求，必须不断地对制造系统进行任务的分配和再分配。由于任务的多态性是由市场的不确定因素造成的，必须对随机出现的所有任务，建立相应的动态分配机制，并根据任务分配方法和系统优化目标对其进行构型优化分析。因此，在随机任务的基础上，研究对制造系统的构型进行优化分析更具有实际应用价值。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是针对现有制造系统构型优化方法的不足，提出一种基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，以解决【背景技术】中存在的不足。
[0007]为达到上述目的，本发明的技术方案如下:
[0008]一种基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其包括以下步骤:
[0009]步骤一，根据市场需求的变化，获取动态任务的特征信息，分析待加工零件的工艺特点，确定任务的优先级别；
[0010]步骤二，建立用于描述任务状态变化过程的动态空间模型和用于描述机床数量的机床能力空间模型；
[0011 ] 步骤二，建立动态任务空间到机床能力空间的映射关系，在此基础上，利用马尔科夫决策过程为动态任务分配合理的工位操作；
[0012]步骤四，根据机床的加工能力信息建立能使机床能力最优的任务分配机制；
[0013]步骤五，根据任务分配机制和系统优化目标，建立用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型，并利用ε支配自适应粒子群优化算法对系统构型进行多目标优化分析。 [0014]所述可重组制造系统多态构型，是指制造系统中的机床布局结构在不同任务需求下所呈现出的多种状态。
[0015]所述市场需求的变化，是指顾客在一定的地区、一定的时间、一定的市场营销环境下对某种产品购买数量的变化或对某种产品设计要求的变化。
[0016]所述可重组制造系统动态任务特征，是指制造系统在每一个重组周期内所面临且需要执行的一系列不同的生产任务特征，主要包括:任务需求特征、待加工零件工艺特征、机床配置特征、空间约束特征和成本约束特征等。
[0017]所述任务的优先级别，是指工件在加工过程中需要完成的每道工序的先后顺序。
[0018]所建立的用于描述任务状态变化过程的动态空间为制造系统在全生命周期内各个阶段上要完成的任务的集合，记为W。该集合包含X个不同的任务，即WHW1, W2,...WJ，在第t个生命周期时，所要分配并执行的任务为Wt，则Wt e W。
[0019]所建立的用于描述机床数量的机床能力空间模型为:假设每个工作站中并联机床的数量为m，每个机床都有自己的加工能力空间，设第i台机床的加工能力空间为Vi，则整个工作站的机床能力空间为V=IV1XV2X…XViX…XVJ。
[0020]所建立的动态任务空间到机床能力空间的映射关系为将动态任务实时地分配给相应机床的行动过程。在系统每个生命周期的状态下，动态任务的分配方案，均可用有序数对进行描述，其对应的元素为机床编码。当机床能力未超过系统剩余缓存任务时，任务空间中的任务均可以被分配。
[0021]利用马尔科夫决策过程对动态任务选择合理的工位操作是基于动态任务特征和机床能力信息与过去其他特征信息无关，任务分配决策过程具有马尔科夫性。制造系统在各生命周期的状态变化过程可用状态转移概率进行描述，随机任务在输入过程中反映了市场需求的变化规律，相对于机床能力信息是独立存在的，而整个系统的状态是由动态任务和机床能力信息共同作用的结果，因此，可用任务状态转移率与机床能力状态转移率的乘积，来描述整个系统的任务状态从一种工位操作分配到另一种工位操作的状态转移概率。[0022]根据机床的加工能力信息所建立的能使机床能力最优的任务分配机制指的是构建任务特征与机床信息相匹配的动态响应方案，该方案既能体现任务和机床的特征信息，还可以保证机床利用率最优。
[0023]所建立的用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型如下:A/B/N
[0024]其中，A表示任务的输入过程服从泊松分布，B表示任务执行时间为负指数分布，N表示在任务从输入到输出整个过程中，所要经过的所有工作站数量。
[0025]工作站数量水平的有限状态空间为N={1，2，…n_l，n}，n≥1，任务分别以λ 1;λ 2，…，λ η到达，服务率分别为U1, U 2,..., μ η，形成的队长分别为Ii1, η2,…，ηη。
[0026]任务在执行过程中的排队规则如下:
[0027]( i )机床选择
[0028]根据待加工零件的工艺任务特点，在满足约束条件的情况下，对现有制造系统的机床组进行数量和类型的移除，或从机床库中选择并添加一定数量和类型的机床，使制造系统完成设备级的重组过程。
[0029]其约束条件为生产能力约束和车间空间约束。这里，生产能力P。指的是单台类型为t的机床在单位工作时间内所完成与工位操作s相关的零件数量，为满足任务需求，通常规定P。> V ;车间空 间约束指的是制造系统中的工作站数量和每个工作站中所包含的并联机床数量均不能超过车间允许的最大数量，其约束函数为
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【权利要求】
1.一种基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤一，根据市场需求的变化，获取动态任务的特征信息，分析待加工零件的工艺特点，确定任务的优先级别； 步骤二，建立用于描述任务状态变化过程的动态空间模型和用于描述机床数量的机床能力空间模型； 步骤三，建立动态任务空间到机床能力空间的映射关系，在此基础上，利用马尔科夫决策过程为动态任务分配合理的工位操作； 步骤四,根据机床的加工能力信息建立能使机床能力最优的任务分配机制； 步骤五，根据任务分配机制和系统优化目标，建立用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型，并利用ε支配自适应粒子群优化算法对系统构型进行多目标优化分析。
2.根据权利要求1所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所述可重组制造系统多态构型，是指制造系统中的机床布局结构在不同任务需求下所呈现出的多种状态； 或者，优选的，所述市场需求的变化，是指顾客在一定的地区、一定的时间、一定的市场营销环境下对某种产品购买数量的变化或对某种产品设计要求的变化； 或者，优选的，所述可重组制造系统动态任务特征，是指制造系统在每一个重组周期内所面临且需要执行的一系列不同的生产任务特征，包括:任务需求特征、待加工零件工艺特征、机床配置特征、空间约束特征和成本约束特征； 或者，优选的，所述任务的优先级别，是指工件在加工过程中需要完成的每道工序的先后顺序； 或者，优选的，所建立的用于描述任务状态变化过程的动态空间为制造系统在全生命周期内各个阶段上要完成的任务的集合，记为W ;该集合包含X个不同的任务，即W= (W1, W2,...WJ，在第t个生命周期时，所要分配并执行的任务为Wt，则Wt e W ; 或者，优选的，所建立的用于描述机床数量的机床能力空间模型为:假设每个工作站中并联机床的数量为m，每个机床都有自己的加工能力空间，设第i台机床的加工能力空间为Vi,则整个工作站的机床能力空间为V=IV1XV2X…XViX…XVJ。
3.根据权利要求1所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所建立的动态任务空间到机床能力空间的映射关系为将动态任务实时地分配给相应机床的行动过程；在系统每个生命周期的状态下，动态任务的分配方案，均能用有序数对进行描述，其对应的元素为机床编码；当机床能力未超过系统剩余缓存任务时，任务空间中的任务均能被分配。
4.根据权利要求1所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:利用马尔科夫决策过程对动态任务选择合理的工位操作是基于动态任务特征，和机床能力信息与过去其他特征信息无关，任务分配决策过程具有马尔科夫性；制造系统在各生命周期的状态变化过程用状态转移概率进行描述，用任务状态转移率与机床能力状态转移率的乘积，来描述整个系统的任务状态从一种工位操作分配到另一种工位操作的状态转移概率。
5.根据权利要求1所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:根据机床的加工能力信息所建立的能使机床能力最优的任务分配机制指的是构建任务特征与机床信息相匹配的动态响应方案。
6.根据权利要求1所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所建立的用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型如下:A/B/N ； 其中，A表示任务的输入过程服从泊松分布，B表示任务执行时间为负指数分布，N表示在任务从输入到输出整个过程中，需要经过的所有工作站数量。
7.根据权利要求6所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所建立的用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型，其工作站数量水平的有限状态空间为N={1，2，…n-l，n}，n≥1，任务分别以X1, λ2，…，λη到达，服务率分别为μ工，U 2,…，μ η，形成的队长分别为ηρ η2,…，ηη; 或者，优选的，所建立的用于描述任务状态输入输出过程的系统排队模型，任务在执行过程中的排队规则如下: (i )机床选择 根据待加工零件的工艺任务特点，在满足约束条件的情况下，对现有制造系统的机床组进行数量和类型的移除，或从机床库中选择并添加一定数量和类型的机床，使制造系统完成设备级的重组过程； 其约束条件为生产能力约束和车间空间约束；这里，生产能力P。指的是单台类型为t的机床在单位工作时间内所完成与工位操作s相关的零件数量，为满足任务需求，通常规定P。> V ;车间空间 约束指的是制造系统中的工作站数量和每个工作站中所包含的并联机床数量均不能超过车间允许的最大数量，其约束函数为:
8.根据权利要求7所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所构造的两个优化目标函数，整合为一个多目标优化模型为Min(Max)f (χ) = (Ct (χ)，f (χ)), 0<f (χ) < 1, minxd≤ xd ≤ maxxd 其中，χ为d维向量,Ct (χ), f (χ)为目标函数,minxd和maxxd分别为每一维向量搜索的上下限。
9.根据权利要求8所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所述的多目标优化模型，引入ε支配策略，利用自适应粒子群优化算法进行求解；在无需附加类聚和小生境环境下，增加粒子的支配空间，使粒子排列更加均匀，同时可以有效舍去近距离非劣解。
10.根据权利要求9所述的基于任务的可重组制造系统多态构型优化方法，其特征在于:所述的优化算法，其步骤包括:①初始化粒子种群，设随机产生的每个粒子最优值为初始位置，初始化速度为0，并将其存储在psolist中对所有粒子的目标函数值进行求解，并根据最大最小方法确定所有粒子的适应度值，并将非劣解统一存储在nonpsolist中对psolist中所有粒子进行迭代运算,通过轮盘赌法在nonpsolist中选取一个非劣粒子作为全局最优值，若该粒子优于当前值，则可用其替代当前值，否则保持当前值不变，根据粒子的位置和速度的变化，求出每个粒子的后代并存贮至psolist;④调整ε值，使迭代次数增加I次！⑤判断是否收敛，若收敛则输出nonpsolist,否则,返回至步骤③继续迭代。
【文档编号】G06Q10/06GK103942610SQ201410136086
【公开日】2014年7月23日 申请日期:2014年4月4日 优先权日:2014年4月4日
【发明者】谢楠, 李爱平, 周丰旭, 徐立云, 刘雪梅, 马淑梅, 徐辰杰, 段明雷 申请人:同济大学