一種基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及裝備制造業(yè)領(lǐng)域中一種考慮運輸能力受限的跨單元工件生產(chǎn)路徑搜 索方法，屬于先進制造生產(chǎn)控制優(yōu)化領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在我國，多數(shù)裝備制造企業(yè)已經(jīng)建立了現(xiàn)代化生產(chǎn)線，但同時大量傳統(tǒng)設(shè)備與先 進設(shè)備共存，多品種，混線生產(chǎn)長期存在。工件的加工路徑跨多個單元，產(chǎn)生跨單元協(xié)作的 生產(chǎn)模式。
[0003] 以綜合傳動裝置為代表的復(fù)雜產(chǎn)品生產(chǎn)中，有50%以上的工件需要跨單元協(xié)作完 成。然而，由于單元間缺乏高效的協(xié)同運作管理方法，導(dǎo)致大量的跨單元工件不能按期完 工。據(jù)統(tǒng)計，在延期工件中跨單元工件的比例高達70%以上。由此可見，建立有效的跨單元 路徑搜索優(yōu)化方法已成為一個亟待解決的問題。
[0004] 關(guān)于跨單元路徑搜索的研宄可以分為兩類，即跨流水單元路徑搜索（Flowshop scheduling)和跨作業(yè)單元路徑搜索（Jobshopscheduling)。
[0005] 在以往的研宄中，考慮了跨單元轉(zhuǎn)移時間，但都假設(shè)單元間具有充足的運輸能力， 因此工件在一個單元內(nèi)完成相應(yīng)的工序后，不需任何等待就能向下一個單元轉(zhuǎn)移。然而在 裝備制造業(yè)中，單元的布局分散，工件的體積、重量無法忽略，工件的跨單元轉(zhuǎn)移需要由運 輸工具來完成。一方面，在實際生產(chǎn)中，由于運輸工具數(shù)量有限，工件在跨單元時需要等待 直至運輸工具空閑，另一方面，各個工件的目的單元不同。因此，有必要在分析跨單元路徑 搜索問題時考慮運輸工具運輸能力的限制以及運輸過程的路徑?jīng)Q策?？鐔卧窂剿阉鲉栴} 面向的是由多個單元組成的平面結(jié)構(gòu)，與傳統(tǒng)單元制造系統(tǒng)路徑搜索問題相比，不但具有 更高的復(fù)雜性，同時問題規(guī)模也急劇增加。
[0006] 在實際生產(chǎn)中，啟發(fā)式規(guī)則由于其簡單、易實施的特點而得到廣泛應(yīng)用。然而，由 于使用哪些規(guī)則都是根據(jù)人為經(jīng)驗事先指定，不具備優(yōu)化能力，因此性能上無法滿足復(fù)雜 問題的需要。
[0007] 相比之下，元啟發(fā)式算法（如蟻群優(yōu)化、模擬退火等）具有更強的優(yōu)化能力，適于 解決復(fù)雜的優(yōu)化問題。然而，由于跨單元路徑搜索將問題規(guī)模擴展至多個單元組成的單元 鏈，實際生產(chǎn)中往往需要對數(shù)百種工件、上百臺機器的規(guī)模進行在線路徑搜索，導(dǎo)致元啟發(fā) 式算法的搜索空間激增，無法在可接受時間內(nèi)得到路徑搜索結(jié)果。
[0008] 基于此，為了同時獲得較好的優(yōu)化性能和較高的計算效率，本發(fā)明采用近年發(fā) 展起來的超啟發(fā)式算法解決跨單元路徑搜索問題。超啟發(fā)式算法是"搜索啟發(fā)式的啟發(fā) 式"(heuristicstosearchheuristics)，S卩，超啟發(fā)式算法的搜索空間不是路徑搜索問題 的解，而是適合于求解路徑搜索問題的啟發(fā)式規(guī)則。這樣既避免了人工指定啟發(fā)式規(guī)則的 主觀性、提高了優(yōu)化能力，同時也大幅縮小了搜索空間、提高了計算效率。
[0009] 如果說啟發(fā)式規(guī)則雖然具有很高的計算效率、但由于優(yōu)化能力差而不適用于跨單 元路徑搜索這樣復(fù)雜的問題，元啟發(fā)式算法雖然優(yōu)化能力較強、但由于計算效率低而不能 滿足大規(guī)模問題在線路徑搜索的需求，那么超啟發(fā)式算法則相當(dāng)于綜合了二者的優(yōu)勢，即 用優(yōu)化能力較強的元啟發(fā)式算法選出合適的啟發(fā)式規(guī)則，再用得到的規(guī)則進行高效率的在 線路徑搜索。將超啟發(fā)式的思想應(yīng)用于跨單元路徑搜索的研宄還很少見，本發(fā)明將超啟發(fā) 式算法運用于實際生產(chǎn)中，為大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問題提供了一條有效途徑。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 本發(fā)明的目的是要提供一種基于決策塊和蜂群算法的生產(chǎn)路徑搜索方法，以解決 實際生產(chǎn)中效率低下的問題。
[0011] 1、一種基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法，包括以下步驟：
[0012] 輸入工件、工件的工序、生產(chǎn)單元和運輸工具的名稱、數(shù)量等生產(chǎn)所需的基本信息 并開始初始化；
[0013] 首先初始化食物源其中每個食物源包含劃分決策塊鏈、規(guī)則決策塊鏈、食物源決 策塊鏈及其對應(yīng)的生產(chǎn)加工路徑以及TWT指標等信息，每個食物源決策塊鏈包括三段：工 序分派段決策塊鏈、工件排序段決策塊鏈和運輸規(guī)劃策略決策塊鏈，各決策塊鏈由若干決 策塊組成，每個決策塊內(nèi)含不同編碼；
[0014] 初始化結(jié)束會得到符合種群數(shù)量大小的食物源，同時，在后續(xù)操作中每一次得到 新的食物源決策塊鏈都會更新一次決策塊鏈上的規(guī)則對應(yīng)的生產(chǎn)路徑以及該生產(chǎn)路徑的 完工時間和TWT指標以更新食物源；
[0015] 在雇傭蜂和觀察蜂階段對初始化路徑的食物源進行鄰域搜索，以更新初始化所得 到的食物源對應(yīng)的生產(chǎn)路徑，更新對應(yīng)食物源中的所有信息，達到優(yōu)化TWT評價指標的目 的；
[0016] 改進的偵察蜂階段，在由于TWT評價指標過差而即將被拋棄的食物源周圍進行鄰 域搜索，更新將被拋棄的食物源及對應(yīng)食物源的全部信息，同時不斷更新當(dāng)前最佳食物源， 以得到TWT評價指標較優(yōu)路徑；
[0017] 在更新次數(shù)達到根據(jù)實際要求所提出的上限，或者已經(jīng)獲得TWT評價指標足夠好 的路徑后，此時所有的食物源中攜帶最好的TWT評價指標路徑的食物源被選出，即獲得最 優(yōu)工件加工生產(chǎn)路徑。
[0018] 2、如權(quán)利要求1所述的基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法，食物源 初始化的步驟中其特征在于，
[0019] 根據(jù)輸入的工件、工序、生產(chǎn)單元數(shù)量和運輸工具的名稱、數(shù)量以及實際情況對生 成路徑性能的期望確定種群大小，在食物源數(shù)量沒有達到種群要求之前持續(xù)生成食物源；
[0020] 一個食物源生成步驟為：
[0021] 設(shè)計三種不同的決策塊：劃分決策塊、規(guī)則決策塊和食物源決策塊；
[0022] 根據(jù)子問題的不同要求，分別得到平均每個工件所具有的工序數(shù)、平均每臺機器 加工的工序數(shù)、平均每個單元加工的工序數(shù)，由此確定每個劃分決策塊的編碼內(nèi)容，并生成 劃分決策塊鏈；
[0023] 每個規(guī)則決策塊在其子問題自身的規(guī)則集中選擇啟發(fā)式規(guī)則，生成規(guī)則決策塊編 碼，由這些決策塊合成規(guī)則決策塊鏈；
[0024] 通過每個劃分決策塊編碼和規(guī)則決策塊編碼的合并，生成每個食物源決策塊編 碼，最終形成食物源決策塊鏈；
[0025] 將三個子問題的食物源決策塊鏈合成一條完整的食物源決策塊鏈；
[0026] 根據(jù)食物源決策塊鏈搜索到一條生產(chǎn)路徑并同時計算最小化加權(quán)延遲總和；
[0027] -個包含劃分決策塊鏈、規(guī)則決策塊鏈、食物源決策塊鏈及其對應(yīng)的生產(chǎn)加工路 徑以及TWT指標等彳目息的完整食物源此時完成生成。
[0028] 3、如權(quán)利要求2所述的基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法中劃分 決策塊鏈與規(guī)則決策塊鏈合并生成食物源決策塊鏈的方法，其特征在于，
[0029] 每個劃分決策塊依次對應(yīng)一個規(guī)則決策塊，將每個規(guī)則決策塊按照其對應(yīng)的劃分 決策塊中編碼大小進行相應(yīng)次數(shù)展開，并且保留與劃分決策塊相同的個數(shù)的規(guī)則編碼，由 此即生成了食物源決策塊鏈。
[0030] 4、如權(quán)利要求1中所述的基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法，其特 征在于，
[0031] 對被選定的食物源決策塊鏈的劃分決策塊鏈進行多個變換，再與原規(guī)則決策塊鏈 按照權(quán)利要求3中方法進行合并，得到新的食物源決策塊鏈，或者對被選定的食物源的規(guī) 則決策塊鏈進行多個變換，再與原劃分決策塊鏈按照權(quán)利要求3中方法進行合并，得到新 的食物源決策塊鏈，同時更新對應(yīng)食物源中所有信息。
[0032] 5、如權(quán)利要求1中所述的基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法，其特 征在于，
[0033] 對即將被拋棄的食物源進行鄰域搜索；將得到的新的食物源與原有的食物源進行 TWT評價指標性能比較，以TWT評價指標較優(yōu)性能的食物源進行對原有食物源的更新。
[0034] 6、如權(quán)利要求3中所述的基于決策塊與蜂群算法的工件生產(chǎn)路徑搜索方法中的 鄰域搜索方法，其特征在于，
[0035] 對于即將被拋棄的食物源的劃分決策塊鏈行多次的鄰域變換，將其劃分決策塊鏈 進行多次交換然后按照權(quán)利要求3中所述的方法與規(guī)則決決策塊鏈進行合并，生成新的食 物源決策塊鏈并更新食物源全部信息。
[0036] 本發(fā)明針對跨單元運輸環(huán)境下、考慮運輸能力受限的跨單元生產(chǎn)路徑搜索的問題 提出解決方案。所提出的方法在決策過程中采用動態(tài)決策塊策略，即通過超啟發(fā)式算法的 優(yōu)化，找到