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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:光纜適應(yīng)度遺傳算法

    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(gè)體進(jìn)行交叉,在選擇適應(yīng)度值好的個(gè)體的同時(shí),有概率的選擇適應(yīng)度值差的個(gè)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(jìn)行仿真,仿真實(shí)驗(yàn)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(jī)遇,企業(yè)的生產(chǎn)和技術(shù)實(shí)力也迅速發(fā)展壯大,中國已成為當(dāng)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(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義,目前國內(nèi)外已有很多學(xué)者研究結(jié)合實(shí)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(jìn)行實(shí)數(shù)編碼,從而對線纜產(chǎn)品的成組生產(chǎn)調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化,提高機(jī)器的利用率,與此同時(shí),縮短了最大完工時(shí)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(jìn)行瓶頸分析的基礎(chǔ)上,對電纜車間的調(diào)度問題進(jìn)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(qiáng)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(shí)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(jī)制,在選擇優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)行交叉的同時(shí),以一定幾率選擇劣質(zhì)個(gè)體,從而提高種群的多樣性,優(yōu)化車間調(diào)度總時(shí)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(hù)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(jī)、光纖二次套塑機(jī)、光纜成纜機(jī)以及光纜護(hù)套擠塑機(jī)上進(jìn)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(hù)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(gè)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(diǎn),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(gè)工件要在m臺(tái)不同機(jī)器上加工,每個(gè)工件有m道工序,每道工序都要在不同的機(jī)器上加工,且加工順序相同,同時(shí)滿足如下的約束條件:各個(gè)工件在進(jìn)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(shí)刻,同一工件只能在一臺(tái)機(jī)器上加工;每臺(tái)機(jī)器同時(shí)只能夠加工一個(gè)工件;不同工件在工序之間等待時(shí)間已含,機(jī)器在其它工件未到達(dá)的情況下做等候處理。已知各個(gè)工件在每臺(tái)機(jī)器上的加工時(shí)間,要求找到一個(gè)最優(yōu)工件加工順序使得全部工件加工總時(shí)間(即最大完工時(shí)間)最小化。

    4 問題的PGSA算法設(shè)計(jì)

    本文采取實(shí)數(shù)編碼方式,每一個(gè)染色體個(gè)體設(shè)為 ,初始化各個(gè)參數(shù),計(jì)算各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,選擇適應(yīng)度好的個(gè)體進(jìn)行交叉,,將粒子群思想引入到變異算子中,并對新產(chǎn)生個(gè)體利用Boltzmann生存機(jī)制進(jìn)行選擇,在選擇適應(yīng)度值好的個(gè)體的同時(shí),有概率的選擇適應(yīng)度值差的個(gè)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(jī)每分鐘著色2000米,48芯以下套塑機(jī)每分鐘套塑400米,48芯及以上套塑機(jī)每分鐘套塑300米,成纜機(jī)每分鐘絞纜70米,擠塑機(jī)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(shí)際情況,大纜芯換色時(shí)間較長以及成纜護(hù)套的復(fù)雜性,可得如下加工時(shí)間:分別時(shí)間為著色、二套、成纜和護(hù)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(shí)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(jìn)行仿真,試驗(yàn)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(shí)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(shí)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(shí)間,具有一定的實(shí)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(shí)際出發(fā),以工件的總完工時(shí)間為目標(biāo)函數(shù),提出了一個(gè)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(tái)加工設(shè)備的問題,所以這方面來說本文的研究有待進(jìn)一步改善,這也給我們提出了下一步研究的方向。

    參考文獻(xiàn)

    [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(bào)(社會(huì)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(jì)算機(jī)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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