一种多资源约束的装配流水车间调度方法

本发明涉及一种多资源约束的装配流水车间调度方法，属于流水车间调度。

背景技术：

1、装配流水车间调度问题是一类经典的调度问题，其通过在装配车间资源约束下设计调度方案以优化一个或多个调度指标。高质量的装配流水车间调度管理不仅可以提高车间多种资源的利用率，还可以节省装配周期。在现实大多数(如船舶)装配流水车间作业过程中，需要考虑装配备件资源补充与消耗、产品装配顺序、装配人员分配等多类约束，因此，研究多资源约束的船舶装配流水车间调度问题的求解方法，形成一种带有多资源约束的车间调度方案，对船舶装配流水车间实际装配过程的降本增效具有重要意义。

2、现有技术文献1“green scheduling optimization of ship plane block flowline considering carbon emission and noise”，guo等，computers&industrialengineering，2020，148：11，《考虑碳排放和噪声的船舶平面砌块流水线绿色调度优化》，该文献提出一种考虑机器约束的堵塞流水线车间调度问题，该方法考虑了车间一种约束资源；文献2“energy-efficient flexible flow shop scheduling with workerflexibility”，gong,g.l.等，expert systems with applications，2020，141：17，《具有工人灵活性的节能柔性流水车间调度》，该文献提出一种同时考虑机器柔性及工人柔性相关约束的流水车间调度问题的求解方法，该方法考虑了车间两种约束资源；公开号为cn117151379a，发明创造名称为一种融合多策略的灰狼算法的柔性作业车间调度方法，技术方案为建立以加工时长最小化为优化目标；公开号为cn117474242a，发明创造名称为一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间双资源调度方法，技术方案中公开了建立以车间生产成本最小化为优化目标，考虑机器及工人柔性两种相关约束的作业车间调度方法；然而，对于现实的船舶装配流水车间作业过程，除了需考虑机器资源及工人资源两种约束外，同时存在着装配过程待装配备件资源的约束，现有的相关文献无法解决此类问题，需要进一步研究具有更符合现实环境的装配流水车间调度策略。

3、因此，亟需提出一种多资源约束的装配流水车间调度方法，以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在克服现有技术缺陷，本发明提出一种多资源约束的装配流水车间调度方法。在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。

2、本发明的技术方案：

3、一种多资源约束的装配流水车间调度方法，包括以下步骤：

4、步骤一：建立多资源约束的装配流水车间调度模型；

5、步骤二：多资源约束的装配流水车间调度问题编码及解码；

6、步骤三：基于改进灰狼算法的多资源约束装配流水车间调度问题求解。

7、优选的：步骤一中，装配流水车间配备有装配机器、装配工人、缓冲区，缓冲区用于存储备件资源，从缓冲区将备件资源移动到装配机器处，装配工人使用装配机器将备件资源进行装配任务，得到完整的产品；

8、步骤二包括以下步骤：

9、步骤2.1：基于双层的编码方式对产品的装配顺序和装配工人分配进行编码；

10、步骤2.2：在解码过程中，基于产品的装配顺序、备件的补充与消耗状态以及装配工人分配，计算出完成所有产品的完工时间；

11、步骤三中，基于第二步编码及解码，采用改进灰狼算法对多资源约束的装配流水车间调度问题进行求解，基于最优解形成多资源约束的装配流水车间调度方案。

12、优选的：步骤一中，考虑如下假设条件，包括：

13、产品包括多个阶段的装配工作，每一阶段只能在装配流水车间配备的特定装配机器上进行装配；

14、产品在装配机器上的装配一旦开始则不可中断，直到在该装配机器上完成这一阶段的装配；

15、产品在装配机器上完成装配，且存储于该装配机器，直到下一阶段的装配机器可用；

16、备件资源从缓冲区至装配机器的运送时间忽略不计；

17、不考虑装配机器故障；

18、在装配过程中，装配工人的装配操作不能被打断；

19、同一时刻，一台装配机器只能由一个装配工人进行操作；

20、所有的装配机器和装配工人在0时刻均可用；

21、产品在装配机器间的移动时间忽略不计；

22、有产品n＝n1,n2,…nn于装配流水车间进行装配，装配流水车间配有装配机器m＝m1,m2,…mm、装配工人w＝w1,w2,…ww，每个产品所需的备件资源r＝r1,r2,…rr数量不同，供给的备件资源存储至缓冲区，每个类型备件资源的缓冲区容量有限且恒定，每个类型备件资源的供给效率恒定；

23、以最大完工时间最小化为优化目标，h和i均为产品索引值，i所对应的产品完成所有阶段的装配时间为ti，则优化目标为：

24、min f＝max{ti}              (1)

25、n为产品的最大索引值，xhi为0-1变量，当h对应的产品是i对应的产品紧邻且前序产品，则xhi值为1，否则xhi值为0；第一个产品不存在紧邻且前序产品：

26、

27、除第一个产品外，其他产品仅存在一个紧邻且前序产品：

28、

29、i所对应的产品完成所有阶段的装配时间ti不能超过要求的交货期dti：

30、ti≤dti,i≤n                   (4)

31、ak,j为0-1变量，k为备件资源索引值，r为备件资源的最大索引值，j和y为装配机器索引值，m为装配机器的最大索引值；当k对应的备件资源用于j对应的装配机器上进行装配时，则ak,j值为1，否则ak,j值为0；一个类型的备件资源只能用于一台装配机器：

32、

33、一台装配机器只能使用一个类型的备件资源：

34、

35、p为装配工人索引值，w为装配工人的最大索引值，wi,j,p和wh,y,p均为0-1变量，当i对应的产品于j对应的装配机器分配p对应的装配工人进行装配时，则wi,j,p值为1，否则wi,j,p值为0；当h对应的产品于y对应的装配机器分配p对应的装配工人进行装配时，则wh,y,p值为1，否则wh,y,p值为0；si,j,p和sh,y,p为对应装配任务的开始时间，li,j,p和lh,y,p为对应装配任务的结束时间；

36、i对应的产品在j对应的装配机器装配时，只能分配一个装配工人：

37、

38、装配工人同一时刻只能操作一台装配机器，直到完成该阶段装配任务：

39、wi，j，p·wh，y，p·(si，j，p-lh，y，p)·(li，j，p-shy，p)≥0,h≠i,h≠j  (8)

40、优选的：步骤2.1中，第一层编码向量用于确定产品的装配顺序，装配产品的索引值排列顺序即产品的装配顺序，编码向量长度为装配产品的最大索引值n；第二层编码向量用于确定产品于每个装配机器分配的装配工人，其可划分为n个子段，每个子段代表一个产品的分配信息，长度为装配机器的最大索引值m，在各装配机器的可装配工人范围里确定每台装配机器的装配工人；

41、步骤2.2中，具体步骤为：确定各产品在各装配机器所对应装配工人的分配，当装配产品分配的装配工人与需消耗的备件资源在其装配开始时刻均满足装配需求时，则开始装配，否则继续等待，依次计算所有产品的完工时间，完工时间的最大值即为目标值。

42、优选的：步骤三中，设置算法的初始化参数，对两层编码向量进行初始化，合并两层编码向量以形成初始化种群；

43、开展第一层编码向量的灰狼个体位置更新，计算所有灰狼个体的适应度值，确定头狼α、下属狼β和普通狼δ；在灰狼狩猎过程，将向量a由2至0的线性递减转化为指数递减，以提升前期全局搜索、后期局部搜索能力，r1为0至1区间的随机向量，a为系数矢量：

44、a＝2a·r1-a                   (9)

45、引入动态惯性权重因子ω，扩大种群全局搜索范围，其中，t为当前迭代代数，xp(t)为当前迭代时发现的猎物位置向量，x(t)表示当前迭代时灰狼个体的位置向量，c为系数矢量，d为距离矢量；

46、d＝|c·xp(t)-ω·x(t)|       (10)

47、引入高斯扰动策略，提升算法跳出局部最优解能力；

48、x′＝x+x·n(0,1)           (11)

49、其中，x为扰动前灰狼位置向量，x′为扰动后灰狼位置向量，n0,1为标准正态分布函数；

50、开展第二层编码向量的灰狼个体位置更新；采用两点交叉策略对不同灰狼个体的第二层编码向量进行交叉操作；采用单点变异方式，对灰狼个体的第二层编码向量进行变异操作，变异概率采用指数递减形式动态变化；上述交叉操作及变异操作形成的编码均为可行解；

51、

52、其中，pm为变异概率，e为自然常数，maxiter为算法最大迭代次数，t为当前迭代代数。

53、优选的：步骤三中，算法的初始化参数包括初始种群规模、算法最大迭代次数、第二层编码向量交叉概率、变异概率；

54、对第一层编码向量采用两种初始化方式，一部分第一层编码向量采用neh启发式方法进行初始化，另一部分第一层编码向量采用随机初始化方式生成；对第二层编码向量采用随机初始化方式生成。

55、优选的：一种多资源约束的装配流水车间调度方法用于船舶装配流水车间调度。

56、本发明具有以下有益效果：

57、本发明在考虑了产品装配机器、装配工人、备件资源补充与消耗等多类约束的基础上，构建船舶装配流水车间调度模型，本发明考虑的多资源约束更加符合船舶装配流水车间的作业环境，更符合现实环境的装配流水车间调度策略。

58、本发明在问题求解过程中采用的neh启发式方法提升了初始种群质量，采用的动态惯性权重因子策略扩大了全局搜索范围，并基于高斯扰动策略增加了跳出局部最优解能力，最终求得的最优解所对应的调度方案更加合理，明显降低了最大完工时间，提高了生产效率。