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        粒子—遺傳算法在光纜車間調(diào)度應(yīng)用研究

        2018-02-07 12:28:18汪鵬
        卷宗 2018年1期
        關(guān)鍵詞:生產(chǎn)

        摘 要:針對光纜制造生產(chǎn)車間調(diào)度算法收斂速度慢、效率低下的問題,提出一種粒子-遺傳算法(Particle Genetic Swarm Algorithm,PGSA),該算法基于精英競爭策略,選擇適應(yīng)度好的個體進行交叉,在選擇適應(yīng)度值好的個體的同時,有概率的選擇適應(yīng)度值差的個體,提高種群的多樣性。以某公司光纜生產(chǎn)車間調(diào)度為例,使用MATLAB對該車間調(diào)度問題進行仿真,仿真實驗結(jié)果表明該光纜生產(chǎn)車間調(diào)度算法具有較高的效率。

        關(guān)鍵詞:工業(yè)4.0;粒子-遺傳算法;光纜生產(chǎn)車間調(diào)度

        1 引言

        隨著工業(yè)4.0[1]的提出,以及通信建設(shè)需求的形勢下,我國的光纜制造產(chǎn)業(yè)迎來了巨大的挑戰(zhàn)和機遇,企業(yè)的生產(chǎn)和技術(shù)實力也迅速發(fā)展壯大,中國已成為當今世界最大的光纖光纜制造國家。

        生產(chǎn)調(diào)度問題,因其研究具有較大的工程價值和現(xiàn)實意義,目前國內(nèi)外已有很多學(xué)者研究結(jié)合實際生產(chǎn)方面的應(yīng)用?;緜サ热薣2]利用串行的蟻群算法與遺傳算法結(jié)合獲得多班組資源優(yōu)化分配可行解,從而得到鋼構(gòu)件的最優(yōu)調(diào)度分配方案。張建輝[3]將遺傳算法進行實數(shù)編碼,從而對線纜產(chǎn)品的成組生產(chǎn)調(diào)度進行優(yōu)化,提高機器的利用率,與此同時,縮短了最大完工時間。李黎[4]通過采用一種啟發(fā)式調(diào)度算法,在對生產(chǎn)系統(tǒng)進行瓶頸分析的基礎(chǔ)上,對電纜車間的調(diào)度問題進行優(yōu)化,提高了求解效率和質(zhì)量。Li等人將迭代貪婪算法嵌入到果蠅優(yōu)化算法里,增強了算法的開發(fā)和探索能力,從而優(yōu)化煉鋼調(diào)度問題,提高了調(diào)度效率,在諸多調(diào)度問題上體現(xiàn)了良好的應(yīng)用,但是在光纜生產(chǎn)車間的調(diào)度,研究的學(xué)者卻很少。

        本文從實際出發(fā),將粒子-遺傳算法應(yīng)用于光纜生產(chǎn)車間調(diào)度中,結(jié)合精英選擇策略和Boltzmann生存機制,在選擇優(yōu)秀個體進行交叉的同時,以一定幾率選擇劣質(zhì)個體,從而提高種群的多樣性,優(yōu)化車間調(diào)度總時間,改善車間的生產(chǎn)效率。

        2 光纜生產(chǎn)調(diào)度模型

        最常見的光纜有層絞式光纜和中心束管式光纜,相比較而言,層絞式光纜應(yīng)用更為廣泛一些,此處只討論層絞式光纜的生產(chǎn)調(diào)度問題。該類光纜加工經(jīng)由以下四大加工工序:光纖著色、光纖二套、成纜、護套,此類光纜生產(chǎn)可以看作擁有相同的加工工序,并且以上加工工序分別在光纖著色機、光纖二次套塑機、光纜成纜機以及光纜護套擠塑機上進行加工,可得簡化調(diào)度模型:首先光纖著色,接著光纖二套,然后成纜,最后做外護套。光纜生產(chǎn)具有相同的工藝約束,工件(光纖)需要經(jīng)過以上4個工序的加工,符合流水車間調(diào)度[5]模型。

        3 問題描述

        結(jié)合光纜制造調(diào)度問題的特點,以上一節(jié)描述的流水車間調(diào)度模型為研究對象。則該調(diào)度問題可以描述為:n個工件要在m臺不同機器上加工,每個工件有m道工序,每道工序都要在不同的機器上加工,且加工順序相同,同時滿足如下的約束條件:各個工件在進行加工的加工順序一致,且給定加工順序是1,2,3,…,m;在同一時刻,同一工件只能在一臺機器上加工;每臺機器同時只能夠加工一個工件;不同工件在工序之間等待時間已含,機器在其它工件未到達的情況下做等候處理。已知各個工件在每臺機器上的加工時間,要求找到一個最優(yōu)工件加工順序使得全部工件加工總時間(即最大完工時間)最小化。

        4 問題的PGSA算法設(shè)計

        本文采取實數(shù)編碼方式,每一個染色體個體設(shè)為 ,初始化各個參數(shù),計算各個個體的適應(yīng)度,選擇適應(yīng)度好的個體進行交叉,,將粒子群思想引入到變異算子中,并對新產(chǎn)生個體利用Boltzmann生存機制進行選擇,在選擇適應(yīng)度值好的個體的同時,有概率的選擇適應(yīng)度值差的個體,提高種群的多樣性

        5 光纜車間調(diào)度問題仿真

        在光纜車間生產(chǎn)條件下,要求生產(chǎn)1000米長度光纜,著色機每分鐘著色2000米,48芯以下套塑機每分鐘套塑400米,48芯及以上套塑機每分鐘套塑300米,成纜機每分鐘絞纜70米,擠塑機每分鐘擠出80米;其中12芯采用4束套塑,24芯和36芯采用6束管套塑,48芯及以上采用12束管套塑??紤]到車間實際情況,大纜芯換色時間較長以及成纜護套的復(fù)雜性,可得如下加工時間:分別時間為著色、二套、成纜和護套。

        工件1:6,8 ,15 ,13;工件2:12,10,16,14;工件3:12,10,16,14;工件4:20,15,18,15;工件5:20,16,20,17;工件6:28,16,20,16,17;工件7:28,16,20,17;工件8:42,18,22,19;工件9:8:42,18,22,19;工件10:56,20,25,22。上述即為各工件在對應(yīng)工序加工時間表,由第三節(jié)敘述可知,該光纜車間調(diào)度模型符合流水車間調(diào)度,由此在MATLAB 2012a軟件上進行仿真,試驗中參數(shù)設(shè)置,取psize=100,genn=100,Pc=0.9,Pm=0.06,T1=6000,可得以下圖1所示的工件加工時間收斂曲線圖。

        由圖1可知,在生產(chǎn)1000米長度光纜的情況下,經(jīng)PGSA算法優(yōu)化以后可以節(jié)省16分鐘的加工時間,提高了5.3%的生產(chǎn)效率,有效的節(jié)省了光纜車間的生產(chǎn)時間,具有一定的實際意義。

        6 結(jié)束語

        本文研究了光纜車間生產(chǎn)調(diào)度問題,從實際出發(fā),以工件的總完工時間為目標函數(shù),提出了一個性能較優(yōu)的粒子-遺傳算法PGSA,通過仿真結(jié)果明顯可以看出,該算法有效的提高了車間生產(chǎn)調(diào)度的效率,有一定的研究意義,但是對于目前大規(guī)模光纜生產(chǎn)車間來說,往往存在各工序多臺加工設(shè)備的問題,所以這方面來說本文的研究有待進一步改善,這也給我們提出了下一步研究的方向。

        參考文獻

        [1] 李金華. 德國“工業(yè)4.0”與“中國制造2025”的比較及啟示[J]. 中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2015, 15(5):71-79.

        [2] 花季偉, 佟靜翠, 雷兆明. 鋼構(gòu)企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[J].計算機應(yīng)用與軟件, 2016,33(9):67-71.

        [3]張建輝. 線纜產(chǎn)品車間柔性調(diào)度研究[D]. 上海:上海交通大學(xué), 2007.

        [4]李黎. 基于MES的電纜生產(chǎn)車間調(diào)度系統(tǒng)研究[D]. 北京:清華大學(xué),2004.

        [5]Li J Q, Pan Q K, Mao K. A Hybrid Fruit Fly Optimization Algorithm for the Realistic Hybrid Flowshop Rescheduling Problem in Steelmaking Systems[J]. IEEE Transactions on Automation Science & Engineering, 2016, 13(2):932-949.

        作者簡介

        汪鵬(1991-),男,漢,安徽安慶人,安徽理工大學(xué)碩士,專業(yè):控制科學(xué)與工程,研究方向:生產(chǎn)車間調(diào)度。endprint

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