Pcb板組裝工藝中多機流水生產線貼片機負荷均衡優(yōu)化方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種用于PCB板（印刷電路板)組裝生產線的智能調度優(yōu)化方法，屬于 生產系統智能優(yōu)化調度與控制技術領域。
【背景技術】
[0002] 表面組裝生產過程作為我國電子信息制造業(yè)的關鍵工序，國際上在該方面的核心 研究成果也很少公開，國內對其中的關鍵共性理論問題和實現技術的探索才剛剛起步，這 些都成為制約我國電子信息產業(yè)趕超國際先進制造水平的瓶頸。
[0003] 印刷電路板(PCB板)組裝是表面組裝生產線的核心工藝過程，是將電子元件組裝 在印刷電路板上，從而實現電子元器件的互聯，其用的關鍵設備是貼片機。電子制造技術在 電子信息產業(yè)中的地位越來越重要，而印刷電路板組裝又是電子信息產業(yè)的基礎工業(yè)，也 是其支柱產業(yè)。
[0004] 印刷電路組裝生產線必須適應多用戶、多任務、多品種的生產要求，以最低的成本 和最小的廢品率在最短的時間內獲得最大的廣出。滿足這一問題的有效途徑是全過程最優(yōu) 控制。
[0005] 貼片機是表面組裝生產線中最關鍵的設備，其工作效率的高低會制約著整條生產 線生產能力的發(fā)揮。因此，為了更好地滿足電子裝備制造過程中的多品種、變批量、短周期、 低成本、高質量的要求，研究表面組裝生產線及其"瓶頸"設備一一貼片機優(yōu)化運行的理論 和實際應用問題，尋求提高生產線和設備生產效率的有效方法，分析生產線上各貼片機負 荷均衡優(yōu)化問題，成為近年來國內外相關學者研究的熱點之一。同時，這些問題的研究和實 踐，，將不僅推動國產表面組裝技術的革新和升級，還能有效提高現有表面組裝過程中貼片 設備的優(yōu)化管理與控制水平，解決傳統生產線上存在的生產調度優(yōu)化問題，并將產生重大、 直接的經濟效益和社會效益。
[0006] 表面組裝生產線調度問題是車間調度問題和并行機調度問題的綜合與推廣，是強 NP-hard問題，其特征是某些難解性以及多目標性更能反映實際生產過程，其理論和方法具 有更高的應用價值。國內外許多學者曾用蟻群算法(AC0)、遺傳算法(GA)、禁忌搜索算法 (TS)、粒子群算法(PS0)等求解流水作業(yè)車間調度問題，取得了很好的效果。目前國內對多 機流水生產線負荷均衡優(yōu)化算法的研究相對較少，遺傳算法具有大范圍的全局搜索能力， 但對反饋信息利用不足，當解到一定程度時往往做大量無用的冗余迭代;蟻群算法具有反 饋機制但收斂速度慢;PS0算法收斂速度快，但不能保證得到最優(yōu)解，布谷鳥搜索算法是近 幾年提出的一種新型的智能算法，具有參數設置少、收斂速度快、全局尋優(yōu)能力強等優(yōu)點； 但是該算法存在局部尋優(yōu)能力不強、搜索速度較慢的缺點。

【發(fā)明內容】

[0007] 本發(fā)明的目的在于針對現有技術的不足，提供了一種基于改進布谷鳥算法的表面 組裝生產線貼片機負荷均衡優(yōu)化的調度優(yōu)化方法，解決PCB板組裝生產線元器件貼裝路徑 規(guī)劃的優(yōu)化問題，獲取負荷均衡優(yōu)化的元器件貼裝調度方案，為各臺貼片機確定一種最佳 的生產負荷方案;使得各貼片機的加工時間相等且最小，從而使各臺貼片機的負荷達到均 衡，提尚生廣線的效率。
[0008] 本發(fā)明的目的通過以下技術方案來具體實現：
[0009] -種PCB板組裝工藝中多機流水生產線貼片機負荷均衡優(yōu)化方法，首先描述和分 析PCB板組裝生產線的優(yōu)化問題，再根據優(yōu)化問題的描述和分析建立其負荷均衡的數學模 型，再針對數學模型的求解特點設計算法獲得各貼片機負荷均衡的元器件貼裝順序，最后 應用于生產線控制系統，對生產線各貼片機按最優(yōu)調度方式進行元器件貼裝，所述算法采 用布谷鳥搜索算法和粒子群算法結合的智能優(yōu)化算法。
[0010] 作為優(yōu)選方案，上述的PCB板組裝工藝中多機流水生產線貼片機負荷均衡優(yōu)化方 法，其特征在于:包括如下步驟：
[0011] 1)數學模型的建立
[0012] 從PCB板組裝的多機流水生產線的實際出發(fā)，描述PCB板的多機流水生產線負荷均 衡問題，再根據問題的描述建立帶約束條件的生產線各貼片機負荷均衡的優(yōu)化調度數學模 型；
[0013] 2)求解
[0014] 根據步驟1)中的建立的PCB板的多機流水生產線元器件貼裝調度的數學模型，采 用將布谷鳥搜索算法和粒子群算法相結合的優(yōu)化方法對其進行求解，以求得使各個貼片 機的加工時間相等且達到最小的最優(yōu)解；
[0015] 3)控制貼裝
[0016] 對步驟2)得到的元器件貼裝調度最優(yōu)解分別提供給生產線貼裝控制子系統和智 能送料分配子系統，使整個生產線的每臺貼片機按最優(yōu)調度方式進行元器件貼裝化。
[0017]優(yōu)選的，所述步驟1)中，所述數學模型的建立方法如下：
[0018] a.先針對該流水線生產的實際特征，對PCB板的多機流水生產線負荷均衡問題進 行描述，描述方法如下：
[0019] 設PCB板上有c種元件將在m臺貼片機上加工，為了便于描述和解析問題，所有貼片 機及PCB板的元件類型分別用數學編號表示如下：
[0020] 貼片機集合為:M={1，2, ···，!!!} ;PCB板的類型集合為:C={1，2，···'};加工需求集 合為:1={?1，《2，一，概，一，《。}，其求概為類型為1^仏〈〇的?08板的數量。設類型為1^的？08板 在編號為i￡M的貼片機上加工或組裝時間為為編號為ieM的貼片機完成其所分配的 任務所需的時間。引入如下0-1決策變量：
[0022] b.針對步驟a對于問題的描述，建立負荷均衡優(yōu)化調度問題用數學模型，數學模型 表示如下：
[0023] 目標函數：
[0027] 約束條件：
[0028]
· i = l，· · .，m;k = l，· · ·，C，表明任何一類元件只能分配給一個貼片機；
[0029]
:i = l，. . .，m;k = l，. . .，C，表明任何一臺貼片機至少組裝一類以上元件；
[0030] xike(〇，l)，i = l，· · ·，m;k=l，· · ·，C，表明該變量為0-1 變量約束。
[0031]優(yōu)選的，所述步驟2)中，所述采用布谷鳥搜索算法和粒子群算法相結合的優(yōu)化方 法為:利用粒子群算法對布谷鳥算法中的位置進行不斷的更新，具體的，使布谷鳥按照Levy Flight機制隨機游走，又使其在后期按照粒子群算法更新路徑，以提高了布谷鳥搜索算法 在局部的尋優(yōu)能力。
[0032]進一步優(yōu)選的，所述步驟2)中，所述采用布谷鳥搜索算法和粒子群算法相結合的 優(yōu)化方法，具體包括如下步驟：
[0033]步驟a:初始化基本參數
[0034]布谷鳥選擇的鳥窩數目N，發(fā)現概率?3，最大種群粒子數h，學習因子C1、 C2,最大迭 代次數 maxgeneration;
[0035]步驟b:布谷鳥隨機選擇鳥窩的位置
[0036]隨機產生并擇優(yōu)選取η個序列，將Xi (i = 1，2，…，N)，作為初始鳥巢，基于最小位置 值規(guī)則的隨機鍵編碼將鳥窩位置換為PCB板元器件帖裝工序的排列，根據鳥窩的位置計算 評價各鳥窩的調度目標值，初選得到目前最優(yōu)鳥窩X best，記錄當前最優(yōu)帖裝排序和調度目 標值，迭代次數置為1;
[0037] 步驟c:分析各種位置解的優(yōu)劣性，分別建立劣解種群集和優(yōu)解種群集；
[0038] 步驟d:對于優(yōu)解種群，轉步驟f;對于劣解種群，順序執(zhí)行；
[0039]步驟e:根據標準布谷鳥搜索算法中的更新方式一，具體如式I，對鳥巢位置進行搜 索并與原位置進行對比，擇優(yōu)選擇進行位置更新鳥窩，同時更新對應的帖裝排序和調度目 標值，轉步驟g，
[0041] 其中，尤〃+"表示第t+l代第i個鳥窩的候選位置；X，表示第t代第i個鳥窩的位置； α為控制步長；" ? "為點對點乘法;L(A)為服從Levy分布的隨機搜索路徑，轉步驟g;
[0042] 步驟f:根據粒子群算法，具體如式Π ，對其他鳥巢位置進行搜索并與原位置進行 對比，擇優(yōu)選擇進行位置更新鳥窩，同時更新對應的帖裝排序和調度目標值，
[0045] 其中，;^表示位置；>/>表示速度;random()為[0，1]之間的隨機數; C1、C;*學習因 子，是非負常數;w為