基于遗传算法的排产方法与流程

本发明涉及生产排程，尤其涉及一种基于遗传算法的排产方法。

背景技术：

1、随着工业化发展技术水平的提高，以及目前消费主体变化，使得个性化产品需求日益彰显，在多数工业领域(如包装印刷领域)，传统的生产方式将被迫由大批量生产向多品种小批量、客户定制与柔性化的生产方式转变。

2、烟包印刷是包装印刷领域中的一个重要分支，在烟包印刷中，清废和检品两个工序的生产排程问题是一个np难问题，计算量随着问题复杂度呈指数增长，求得最优解非常困难。国内很多烟印厂还是依靠人工进行计划排程管理，不仅对该类人员的综合素质有着很高的要求，且其所做出的决策，容易受人员情绪、用工情况、突发状况等因素影响，造成误差或波动，进而导致订单延期或设备产能利用率不足。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于遗传算法的排产方法，解决了现有烟包印刷中清废和检品两个工序的生产排程问题。

2、为达到上述目的，本发明提供一种基于遗传算法的排产方法，包括：

3、s1、每个订单内包含有多个施工单，对所述多个施工单进行分组；

4、s2、基于遗传算法随机生成n条不同的施工单组生产顺序，各施工单组的生产顺序遵循预先设定的限制规则且各工序牌号生产结束班次无限制，基于排产规则计算排产结果及其指标，获取最佳的施工单组生产顺序及排产结果，其中，n≥2；

5、s3、基于遗传算法随机生成n条不同的各工序牌号生产结束班次，固定所述s2获取的最佳的施工单组生产顺序，基于所述排产规则计算排产结果及其指标，获取最佳的各工序牌号生产结束班次及排产结果。

6、可选的，一个施工单只能在一个设备上连续生产，且一个施工单对应一个工序，对所述多个施工单进行分组的步骤具体包括：

7、将同订单、同工序、同优先级、同需求时间的施工单分为一组，且同组施工单组内已设有固定的生产顺序；

8、寻找同一订单下不同工序的施工单组中是否存在连接关系，标记并记录存在连接的施工单组，排产时工序在后的施工单组生产开始时间晚于工序在前的施工单组一个班次。

9、可选的，所述排产规则包括：

10、获取各施工单组和各设备的基础信息；

11、根据排产结果优先级初步设定好施工单组生产顺序和各工序牌号生产结束班次，初始化各施工单的生产开始时间；

12、按顺序将各施工单排入可选择的设备上，并对每个施工单的可用设备进行排序；

13、各施工单要按设备顺序第一次循环排产，基于工作日历，从施工单的生产开始时间排到结束班次，找到所述施工单在需求时间前完成且顺序靠前的设备，此时订单不延期；在未找到满足条件的设备时，所述施工单要按设备顺序第二次循环排产，找到可生产完施工单且顺序靠前的设备，此时订单延期；如果还未找到满足条件的设备，则放弃生产该施工单；

14、在完成一个施工单组的排产后，检测所述施工单组是否有连接关系并更新存在连接关系的施工单组的生产开始时间。

15、可选的，对每个施工单的可用设备进行排序时，按照以下优先级顺次进行：实体设备比虚拟设备优先、设备连着生产同订单优先、设备连着生产同各工序牌号优先、设备可生产时间越早越优先、基于设备指定优先级。

16、可选的，所述限制规则包括：

17、同一订单下工序在后的施工单组的生产开始时间必须晚于工序在前的施工单组的生产开始时间，各施工单组依次按优先级高在前、需求时间点早晚进行排序，而优先级和需求时间点相同的施工单组顺序随机。

18、可选的，在所述s2中，存储最佳的施工单组生产顺序及排产结果并进行变异操作，再次计算排产结果及其指标，此过程循环多次，当每次循环的最佳结果连续多次不变则退出，所述变异操作如下：

19、当排产结果显示某一施工单组存在延期量，说明该施工单组的生产时间太晚，生产顺序需要前移一位。

20、可选的，在所述s3中，存储最佳的各工序牌号生产结束班次及排产结果并进行变异操作，再次计算排产结果及其指标，此过程循环多次，当每次循环的最佳结果连续多次不变则退出，所述变异操作如下：

21、当排产结果显示生产某工序某牌号的多个设备不在同一班结束时，则该工序该牌号的结束班次，需要提前一个班次；当排产结果显示施工单延期，说明该施工单对应的工序牌号的结束班次太早，需要后移一个班次。

22、可选的，在所述s3之后，所述基于遗传算法的排产方法还包括：

23、s4、复制y条相同的通过所述s2获取的最佳的施工单组生产顺序以及s3获取的最佳的各工序牌号生产结束班次，其中，y≥2；

24、s5、基于遗传算法及所述排产规则，计算排产结果及其指标，对所述施工单组生产顺序及所述各工序牌号生产结束班次进行优化。

25、可选的，所述s5中，存储最佳的排产结果并进行变异操作，再次计算排产结果及其指标，此过程循环多次，当每次循环的最佳结果连续多次不变则退出，所述变异操作如下：

26、在不违法所述限制规则的情况下，移动所述施工单组的生产顺序，使得产品相同的施工单组尽量连续生产。

27、可选的，在所述s5之后，所述基于遗传算法的排产方法还包括：

28、判断是否存在多个设备的最后一班未排满的情况，若是，则进行产能转移，使最后一班未排满的设备尽可能少。

29、在本发明提供的一种基于遗传算法的排产方法中，基于遗传算法对施工单组生产顺序以及各工序牌号生产结束班次进行寻优，进而获得最佳的排产结果，方法简单，运算时间少且效率高。

技术特征：

1.一种基于遗传算法的排产方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，一个施工单只能在一个设备上连续生产，且一个施工单对应一个工序，对所述多个施工单进行分组的步骤具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，所述排产规则包括：

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，对每个施工单的可用设备进行排序时，按照以下优先级顺次进行：实体设备比虚拟设备优先、设备连着生产同订单优先、设备连着生产同各工序牌号优先、设备可生产时间越早越优先、基于设备指定优先级。

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，所述限制规则包括：

6.根据权利要求1所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，在所述s2中，存储最佳的施工单组生产顺序及排产结果并进行变异操作，再次计算排产结果及其指标，此过程循环多次，当每次循环的最佳结果连续多次不变则退出，所述变异操作如下：

7.根据权利要求1所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，在所述s3中，存储最佳的各工序牌号生产结束班次及排产结果并进行变异操作，再次计算排产结果及其指标，此过程循环多次，当每次循环的最佳结果连续多次不变则退出，所述变异操作如下：

8.根据权利要求1所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，在所述s3之后，所述基于遗传算法的排产方法还包括：

9.根据权利要求8所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，所述s5中，存储最佳的排产结果并进行变异操作，再次计算排产结果及其指标，此过程循环多次，当每次循环的最佳结果连续多次不变则退出，所述变异操作如下：

10.根据权利要求8所述的基于遗传算法的排产方法，其特征在于，在所述s5之后，所述基于遗传算法的排产方法还包括：

技术总结
本发明涉及生产排程技术领域，尤其涉及一种基于遗传算法的排产方法，包括：S1、每个订单内包含有多个施工单，对多个施工单进行分组；S2、基于遗传算法随机生成N条不同的施工单组生产顺序，各施工单组的生产顺序遵循预先设定的限制规则且各工序牌号生产结束班次无限制，基于排产规则计算排产结果及其指标，获取最佳的施工单组生产顺序及排产结果；S3、基于遗传算法随机生成N条不同的各工序牌号生产结束班次，固定S2获取的最佳的施工单组生产顺序，基于排产规则计算排产结果及其指标，获取最佳的各工序牌号生产结束班次及排产结果。本发明基于遗传算法对施工单组生产顺序以及各工序牌号生产结束班次进行寻优，运算时间少且效率高。

技术研发人员：向伟康,张伟,卢忠岩,茆宇忠
受保护的技术使用者：上海威士顿信息技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15