一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法

本发明涉及干燥机群调度，尤其涉及一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法。

背景技术：

1、随着现代工厂对生产效率、资源利用和降低生产成本的要求不断提高，高效的工厂作业调度变得越来越重要。工厂作业调度是指在一个包含多个可用机器的工厂中，通过优化作业顺序、合理分配资源和控制生产进度等方法，使企业可以实现更高效的生产运作。工厂作业调度涉及到多个因素，如作业时间、优先级，机器作业能力和限制条件等。为了寻找最优的调度方案，需要从全局角度出发，运用合适的算法、技术和策略。

2、但是，传统的工厂作业调度通常是由人或简单的程序来完成，这些方法往往不能很好的满足这些要求。在解决工厂作业调度的问题时，目前常用的方法为遗传算法、粒子群算法等经典的启发式算法及其变种。虽然启发式算法通常能够在大规模、复杂问题上表现出色，在较短时间内找到一个接近最优解的结果。但是，这种算法通常是基于局部搜索的策略，不能保证找到全局最优解。而且，启发式算法涉及大量参数设置，如种群大小、迭代次数、邻域大小等。不同参数值的选择可能导致不同的结果，需要针对特定的情况设置特定的参数。随着制造业的不断发展和复杂性的增加，这类方法往往难以满足日益增长的调度需求。

3、因此，现代化的工厂迫切需要一种简单且自动化程度高的方法来进行工厂作业的调度。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。

2、根据本发明的一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其包括以下步骤：

3、将要被调度的干燥机群的工作时间离散为时间节点；首先，将一天内连续的24小时按照整点分割为24个时间区间，然后使用0至23的24个节点值对时间区间进行标号。然后，第t天的节点值s按照s＝(t-1)×24+s计算，s为上一步得出的节点值。

4、以所述时间节点为行，干燥机状态为列，构建每台干燥机的内部状态表；

5、根据预先获取的干燥机群所在地的电费区间表制定单体权重值更新公式，根据干燥机群的整体气体干燥作业任务的完成情况制定整体权重值更新公式；

6、构建用于与所述内部状态表互动的权重矩阵；所述权重矩阵用于存储每个时间节点动作对的估计权重值。矩阵表的行数和时间节点数相同并根据时间节点序号命名；所述权重矩阵表共3列，分别为：罐体a开始再生、罐体b开始再生和无动作。

7、根据内部状态表中每个时间节点所对应的干燥机状态，配合所述单体和整体的权重更新公式根据状态的变化输出新的权重值更新至权重矩阵，到达下一个时间节点并重复上述过程直至遍历完所有的时间节点；

8、输出循环中消耗电费最低时，对应的状态表和权重矩阵表。其中，内部状态表就对应了干燥机群的优化调度的结果，权重矩阵记录了这次优化调度每一时间节点的最优动作输出。

9、作为优选，所述工作时间为干燥机群需要工作的总的运行时间长度；

10、离散为时间节点包括：以整点小时为分界将总的连续时间分割成若干时间段，并将这些时间段依次顺序标号变为时间节点。

11、作为优选，所述干燥机状态对应的列具有两列，两列分别对应干燥机中罐体a的状态和罐体b的状态。

12、作为优选，所述罐体a的状态和罐体b的状态的状态值具有3种，包括干燥、再生和无动作。分别代表了对应的罐体在相应的时间节点在进行气体干燥作业、罐体再生作业和待机状态。

13、作为优选，根据内部状态表中每个时间节点所对应的干燥机状态，配合所述单体和整体的权重更新公式根据状态的变化输出新的权重值更新至权重矩阵，具体包括：

14、首先，检索所述内部状态表中当前时间节点，判断是否有罐体a和罐体b中是否有至少之一的罐体在进行再生作业；

15、如果没有则不更新单体权重值；

16、如果有，根据所述电费区间表中所划分的高峰时段、平段和低谷时段确定对应的权重更新值w1、w2和w3；

17、使wout等于对应权重更新值w1、w2或w3，并根据公式输出新的单体权重值到权重矩阵；

18、上述公式中，α为学习速率；γ为奖励折扣；

19、整体权重更新是确保干燥机群内部是合作关系。首先根据一次完整的循环中干燥机不足的次数，确定整体权重更新值。根据一次完整的循环中干燥机不足的次数，确定整体权重更新值；然后根据公式w(s,a)←w(s,a)+α[all_w-w(s,a)]更新对应的整体权重值；α为学习速率，取值0.02。

20、作为优选，本发明将时间节点细化。当前的连续时间分割方式为整点分割，导致干燥机群仅能在整点时进行状态切换，细化时间节点可以增加调度的灵活性。

21、作为优选，本发明细化干燥机内部的气体干燥和罐体再生两个阶段。罐体再生作业过程中包含了以下前置和后置的小流程，这些部分耗电量相对较低，本发明为了降低问题难度，将他们统一归类为罐体再生作业过程。

22、作为优选，本发明可以使用神经网络替代权重矩阵表。当单次循环的天数过长，权重矩阵表的维数会随之增大，算法的运算量也随之增大。而神经网络可以处理具有大量特征或高维度输入的问题。

23、相比于现有技术，本发明具有以下显著的进步：

24、(1)本发明采用更新权重矩阵表的方式,以求解干燥机群的调度方法，从而能够达到在不影响正常气体干燥作业的前提下，最大限度降低电费支出的目的。

25、(2)本发明能够根据干燥机群所在地的电费区间表和干燥机群整体的气体干燥任务完成情况来制定单体权重更新公式和整体权重更新公式；从而为干燥机群内所有干燥机设计独立的权重矩阵。

26、(3)本发明中，内部状态表的内部值改变配合根据权重更新公式，能输出新的权重值到权重矩阵；进而通过多次循环便能够使干燥机群内部每台干燥机对应的权重矩阵内部值最优，进而根据权重矩阵输出干燥机群的优化调度方法。

技术特征：

1.一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其特征在于，其包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其特征在于：所述工作时间为干燥机群需要工作的总的运行时间长度；

3.根据权利要求1所述的一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其特征在于：所述干燥机状态对应的列具有两列，两列分别对应干燥机中罐体a的状态和罐体b的状态。

4.根据权利要求3所述的一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其特征在于：所述罐体a的状态和罐体b的状态的状态值具有3种，包括干燥、再生和无动作。

5.根据权利要求4所述的一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法，其特征在于：根据内部状态表中每个时间节点所对应的干燥机状态，配合所述单体和整体的权重更新公式根据状态的变化输出新的权重值更新至权重矩阵，具体包括：

技术总结本发明涉及干燥机群调度技术领域，尤其涉及一种基于权重矩阵的干燥机群调度优化算法。其包括以下步骤：将要被调度的干燥机群的工作时间离散为时间节点；构建每台干燥机的内部状态表；根据预先获取的干燥机群所在地的电费区间表制定单体权重值更新公式，根据干燥机群的整体气体干燥作业任务的完成情况制定整体权重值更新公式；构建权重矩阵；根据内部状态表中每个时间节点所对应的干燥机状态的变化输出新的权重值更新至权重矩阵，重复上述过程直至遍历完所有的时间节点；直至输出循环中消耗电费最低时，对应的状态表和权重矩阵表。本发明采用更新权重矩阵表的方式,能够达到在不影响正常气体干燥作业的前提下，最大限度降低电费支出的目的。技术研发人员：冯国亮,高天任,朴亨,孙乐牛,孙灵芳,祝国强,于天暝,纪慧超,李霞受保护的技术使用者：东北电力大学技术研发日：技术公布日：2024/6/23