基于多阶段智能优化算法的动态柔性作业车间调度控制方法

摘要

本发明提供基于多阶段智能优化算法的动态柔性作业车间调度控制方法，解决了动态调度过程处理事件重调度时策略单一的问题。其方案是：包括第一阶段：初始调度方案的优化与选择；第二阶段：判断车间机床故障，并记录车间机床故障信息；第三阶段：进行重调度，确定重调度执行方案。本发明在整个动态调度与控制过程中建立多阶段，并且在每个阶段借助自适应遗传算法进行优化求解，在不同阶段采取不同的执行方案，加速处理动态事件的响应时间，提高重调度方案的可行性和稳定性，以获得高质量的适合车间实际生产的调度方案，缩短生产时间。

主权项

基于多阶段智能优化算法的动态柔性作业车间调度控制方法，其特征在于，包括:第一阶段：初始调度方案的优化与选择。所述第一阶段包括两个步骤：步骤一：根据车间生产任务、工件工艺信息和车间机床设备信息，通过自适应遗传算法产生具有目标值相同的多个初始调度方案集；步骤二：依据机床设备信息，调度人员根据车间生产任务、工件工艺信息和车间机床设备信息从步骤一由自适应遗传算法产生的具有目标值相同的多个初始调度方案集中选择一个调度方案作为初始调度方案，并执行；第二阶段：判断车间机床故障，并记录车间机床故障信息。所述第二阶段包括两个步骤：步骤三：判断是否有车间机床故障事件的发生，如果没有车间机床发生故障继续执行初始调度方案；否则，开始执行步骤四；步骤四：记录车间机床故障事件发生时刻，各台故障车间机床上正在加工以及后续未加工的工序信息，并获取故障车间机床的相关信息，尤其是故障车间机床的维修时间信息；第三阶段：进行重调度，确定重调度执行方案。所述第三阶段包括三个步骤：步骤五：判断是否必须启动重调度，如果需要启动重调度，开始执行步骤6；否则，继续执行初始调度方案；步骤六：根据故障车间机床上的正在加工以及后续未加工的工序信息，利用自适应遗传算法产生重调度生产调度方案集；步骤七：调度人员根据车间生产任务、工件工艺信息、车间机床设备信息和故障车间机床上的正在加工以及后续未加工的工序信息，从步骤六的利用自适应遗传算法产生的重调度生产调度方案集中，选择一个调度方案作为执行方案。