智能技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度及優(yōu)化排產(chǎn)中的運(yùn)用

殷倩

摘要：在智能技術(shù)蓬勃發(fā)展的過(guò)程中，基于智能控制理論的遺傳算法既具有非線性特點(diǎn)，也可并行處理，有利于生產(chǎn)調(diào)度的科學(xué)開(kāi)展，也可對(duì)生產(chǎn)線排產(chǎn)調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化?；诖?，文章將從生產(chǎn)工藝及排產(chǎn)流程的闡述入手，通過(guò)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題模型的分析，進(jìn)一步提出遺傳算法這種智能技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度及優(yōu)化排產(chǎn)中的具體運(yùn)用。

Abstract： In the process of the vigorous development of intelligent technology， genetic algorithm based on intelligent control theory has nonlinear characteristics， but also can be parallel processing， which is conducive to scientific development of production scheduling， but also can optimize the production line scheduling. Based on this， the paper will start from the production process and scheduling process， through the analysis of optimization scheduling problem model， and further put forward the specific application of genetic algorithm in the intelligent technology of production scheduling and optimization scheduling.

關(guān)鍵詞：智能技術(shù);生產(chǎn)調(diào)度;優(yōu)化排產(chǎn);遺傳算法

Key words： intelligent technology;production scheduling;optimizing production scheduling;genetic algorithm

中圖分類號(hào)：TF087? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-957X（2021）20-0044-02

0? 引言

生產(chǎn)制造領(lǐng)域當(dāng)中，通常是采用生產(chǎn)調(diào)度的方式降低生產(chǎn)等待期、縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，從而達(dá)到設(shè)備利用率提高的目的。生產(chǎn)線工作效率的高低是關(guān)乎企業(yè)經(jīng)濟(jì)及社會(huì)效益的重要因素。然而部分生產(chǎn)企業(yè)由于缺乏優(yōu)化調(diào)度的理念，只是憑借以往的工作經(jīng)驗(yàn)開(kāi)展生產(chǎn)調(diào)度，不僅會(huì)延長(zhǎng)生產(chǎn)時(shí)間，還會(huì)降低生產(chǎn)效率，甚至?xí)虿糠至慵娜笔Ф霈F(xiàn)生產(chǎn)中斷現(xiàn)象，既難以提高設(shè)備利用率，也會(huì)降低產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量。為此，構(gòu)建生產(chǎn)線優(yōu)化調(diào)度模型，對(duì)其計(jì)算方法進(jìn)行優(yōu)化具有重要意義。

1? 生產(chǎn)排產(chǎn)流程分析

本某汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)的沖壓車(chē)間共有三條生產(chǎn)線，靜態(tài)優(yōu)化排產(chǎn)時(shí)，要具備三方面條件：一是所有生產(chǎn)設(shè)備均可正常使用;二是有充足的生產(chǎn)原料;三是具備足夠的產(chǎn)品存儲(chǔ)空間。在明確排產(chǎn)條件后，可對(duì)車(chē)間的排產(chǎn)計(jì)劃進(jìn)行分析，從而確定具體的排產(chǎn)流程。該生產(chǎn)企業(yè)的焊接車(chē)間作為沖壓車(chē)間的后續(xù)加工單位，是其排產(chǎn)系統(tǒng)計(jì)劃的重要影響因素，需要以其某一生產(chǎn)周期所采用的焊接規(guī)劃為基礎(chǔ)，結(jié)合產(chǎn)品庫(kù)存情況，分析出該生產(chǎn)周期內(nèi)所需生產(chǎn)的工件數(shù)量，生產(chǎn)第j種工件時(shí)，去除安全庫(kù)存后庫(kù)存量以Lj為代表，需求工件數(shù)量以Rj為代表，則其預(yù)計(jì)生產(chǎn)數(shù)量的計(jì)算公式為：（1）

上式表明，在Rj比Lj數(shù)值更大的情況下，說(shuō)明此種工件數(shù)量不足，此時(shí)此種工件屬于缺件時(shí)期之內(nèi)。該車(chē)間所應(yīng)用的工件生產(chǎn)方式不同，或是資源種類情況不一，預(yù)計(jì)生產(chǎn)數(shù)量也會(huì)發(fā)生變化。此時(shí)，需要明確最小包裝材料的數(shù)量Q，確定最小生產(chǎn)量Mj，在這兩個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行生產(chǎn)數(shù)量的規(guī)范統(tǒng)計(jì)，生產(chǎn)數(shù)量規(guī)范計(jì)算公式為：

在計(jì)算出規(guī)范后的生產(chǎn)數(shù)量之后，還要結(jié)合生產(chǎn)線的實(shí)際生產(chǎn)能力進(jìn)行生產(chǎn)計(jì)劃的排出，并應(yīng)于生產(chǎn)實(shí)踐當(dāng)中持續(xù)性采用人工方式進(jìn)行排產(chǎn)計(jì)劃的調(diào)整，從而確保焊接車(chē)間加工需求的有效滿足。

2? 調(diào)度問(wèn)題模型的優(yōu)化分析

排產(chǎn)的優(yōu)化需要利用優(yōu)化計(jì)算方法來(lái)進(jìn)行，優(yōu)化計(jì)算開(kāi)展前，應(yīng)先收集生產(chǎn)所需的各種信息，統(tǒng)計(jì)與整合所有生產(chǎn)參數(shù)，并利用數(shù)據(jù)預(yù)處理方式進(jìn)行矩陣P以及向量d的計(jì)算，并將這兩項(xiàng)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，之后方可進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。其中向量d是指各個(gè)工件生產(chǎn)所需的最長(zhǎng)時(shí)間，Tj表示缺件時(shí)刻，Ts代表的是生產(chǎn)啟動(dòng)時(shí)刻，可通過(guò)以下公式計(jì)算各個(gè)分量：（3）

之后可以向量d為依據(jù)進(jìn)行生產(chǎn)序劃的具體明確，以確保dj-1始終小于dj。按照此種排列方式可進(jìn)一步明確生產(chǎn)工件的最早交貨期限調(diào)度情況，這屬于最優(yōu)化的調(diào)度方式。矩陣以P為代表，其是指各條生產(chǎn)線上加工各個(gè)工件所需的具體時(shí)間，矩陣式為：，其中各個(gè)Pij代表的是第i條生產(chǎn)線上的第j個(gè)工件的加工時(shí)間，沖壓節(jié)拍以t表示，t′表示的是在此生產(chǎn)線上進(jìn)行此批工件加工時(shí)，加工第一個(gè)工件所需的時(shí)間，t″表示的是準(zhǔn)備所需的時(shí)間，因而可根據(jù)這一矩陣，計(jì)算出具體的Pij數(shù)值：

此式當(dāng)中，N′的具體數(shù)值可通過(guò)式（1）及式（2）計(jì)算得出，并且表示各工件加工準(zhǔn)備時(shí)間的t″是一致的，并且需確保Pij與dj的單位統(tǒng)一，均應(yīng)以s作為二者的單位?？梢跃仃嚰跋蛄窟@兩個(gè)數(shù)值為基礎(chǔ)展開(kāi)優(yōu)化計(jì)算，可實(shí)現(xiàn)計(jì)算模型的構(gòu)建，可在最長(zhǎng)生產(chǎn)線的時(shí)間范圍之內(nèi)，進(jìn)行向量X的確定，從而確保三條生產(chǎn)線的生產(chǎn)任務(wù)完成所需的總體時(shí)間為最小值，具體計(jì)算公式如下：

在公式（6）當(dāng)中，Ai表示的是集合，代表的是第i條生產(chǎn)線之上全部工件號(hào)j的集合;Sj代表的是此條生產(chǎn)線加工任務(wù)的完成時(shí)間;Cj代表的是第j種工件加工完成的時(shí)間，這一時(shí)間應(yīng)比最長(zhǎng)生產(chǎn)時(shí)間dj更長(zhǎng)。需要對(duì)向量x的具體數(shù)值進(jìn)行明確，即■，這個(gè)式中的各個(gè)■應(yīng)在{1，2，3}三個(gè)數(shù)據(jù)中選取，這便是指生產(chǎn)線的具體編號(hào)。

3? 以遺傳算法為基礎(chǔ)的調(diào)度優(yōu)化計(jì)算分析

3.1 編解碼方式的確定與種群的初始化設(shè)計(jì)? 利用智能技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度的優(yōu)化是當(dāng)前最佳的優(yōu)化方法，而其中遺傳算法又是最為可行的技術(shù)之一。編碼方式選擇方面，應(yīng)以實(shí)數(shù)或符號(hào)作為編碼，可以上述公式當(dāng)中的（5）式或（6）式中所要計(jì)算的向量X作為編碼，這一編碼的位數(shù)由n代表，且各個(gè)編碼均應(yīng)從三個(gè)生產(chǎn)線的編號(hào)中選取。編碼與解碼一一對(duì)應(yīng)時(shí)，便完成了一組調(diào)度方案的設(shè)計(jì)。解碼之時(shí)，可在第xj條生產(chǎn)線的生產(chǎn)隊(duì)列當(dāng)中進(jìn)行第j種工件的生產(chǎn)即可。獲取母體時(shí)，既可以貪心算法為依據(jù)，也可利用啟發(fā)式算法進(jìn)行解碼獲取，并將之作為母體，在這一母體基礎(chǔ)上進(jìn)行隨機(jī)性且高概率的變異，經(jīng)過(guò)多種變異之后可形成種群，再?gòu)闹泻Y選出適應(yīng)值最高的個(gè)體，以其作為下一代的計(jì)算基礎(chǔ)，以確保得到的輸出結(jié)果為最優(yōu)值。

3.2 適應(yīng)度的計(jì)算? 適應(yīng)度計(jì)算時(shí)，共有兩種方式可以選擇，一是禁止超期策略執(zhí)行方法，在執(zhí)行時(shí)策略之時(shí)，所有無(wú)法滿足公式（6）中條件cj≤dj的個(gè)體的適應(yīng)值均是0，應(yīng)對(duì)這部分個(gè)體做淘汰處理，此種適應(yīng)度計(jì)算方式可防止出現(xiàn)無(wú)效解，然而卻對(duì)種群多樣性產(chǎn)生了一定限制。二是靈活性超期控制方法，若在整體任務(wù)完成時(shí)間方面，某組解的結(jié)果始終較為理想，即便其存在少部分超期現(xiàn)象也可忽略。f1（Xk）代表的是Xk這一染色體編碼對(duì)應(yīng)解的總體超期時(shí)間，而Xk總完成時(shí)間則用表示f2（Xk），最大值估計(jì)由fmax代表，那么在適應(yīng)值不為負(fù)值的條件下，則可根據(jù)如下公式通過(guò)第一種計(jì)算方法計(jì)算出適應(yīng)值：

利用第二種方法計(jì)算適應(yīng)值的具體公式如下：

上式中，參數(shù)？琢代表對(duì)總超期時(shí)間的重視程度，而參數(shù)？茁表示對(duì)總完成時(shí)間的重視度。若？琢遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于？茁時(shí)，說(shuō)明超期控制嚴(yán)格度良好，若？琢為較大的正數(shù)，在f1（Xk）>0條件能夠滿足的前提下，？琢f（Xk）>fmax是始終成立的，若？茁=1時(shí)，則可對(duì)公式（8）進(jìn)行簡(jiǎn)化，可利用式（7）進(jìn)行計(jì)算。

按照下列步驟可完成f1與f2的同步計(jì)算：

第一步：設(shè)定初始值，其中

第二步：

第三步：

第四步：

第五步：若jn，則進(jìn)入第六步;

第六步：

第七步：將計(jì)算得出的結(jié)果輸出，整個(gè)適應(yīng)值計(jì)算過(guò)程即可結(jié)束。

3.3 算子選擇、交叉及變異的進(jìn)化

可利用具備尺度變功的比例進(jìn)行算子的選擇。可利用整體退火方式進(jìn)行算子選擇，在條件下，其對(duì)應(yīng)尺度的比例選擇公式如下：

在此式當(dāng)中，T代表的是退火溫度，而n（Xv）表示的是種群當(dāng)中個(gè)體Xv的總重復(fù)次數(shù)。若已知給定種群，的情況下，可根據(jù)公式（9），以選出的一個(gè)體作為母體進(jìn)行單點(diǎn)交叉，之后按照兩個(gè)個(gè)體在基因前后所處的位置劃分成兩個(gè)部分，后半部分用已知概率Pc進(jìn)行交換，從而獲得兩個(gè)與之前不同的個(gè)體。再均勻性變異新個(gè)體，利用相對(duì)較小的概率Pm，采用隨機(jī)數(shù)分布方式于其取值范圍內(nèi)替代原有基因值。之后反復(fù)進(jìn)行上述操作，直至得出種群數(shù)符合要求的新種群，利用上代最大適應(yīng)值個(gè)體，采用強(qiáng)制性方法，以概率1進(jìn)入到新種群當(dāng)中進(jìn)行最低適應(yīng)度個(gè)體的替換，由此便可強(qiáng)化對(duì)最優(yōu)解產(chǎn)生的保護(hù)效果。

4? 仿真結(jié)果分析

分別利用貪心算法或啟發(fā)式算法、遺傳算法對(duì)生產(chǎn)周期內(nèi)需要加工生產(chǎn)的45種零件的排產(chǎn)進(jìn)行分析計(jì)算之后，可得到具體的仿真結(jié)果。在仿真軟件應(yīng)用時(shí)，需要將工作時(shí)間輸入其中，還要利用其他生產(chǎn)參數(shù)，根據(jù)仿真結(jié)果分析得知，遺傳算法比另外兩種算法的優(yōu)化效果更為理想，因而此種智能技術(shù)在生產(chǎn)調(diào)度及優(yōu)化排產(chǎn)中具有極高的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

5? 結(jié)語(yǔ)

文章根據(jù)某生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)排產(chǎn)情況進(jìn)行了相關(guān)模型的建立，而后利用基于遺傳算法的優(yōu)化計(jì)算方式優(yōu)化其生產(chǎn)調(diào)度，并采用軟件仿真的方式驗(yàn)證了優(yōu)化結(jié)果，總結(jié)出在生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化方面遺傳算法的利用效果最佳，可將之應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)實(shí)際當(dāng)中，可為現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)調(diào)度以及排產(chǎn)的優(yōu)化起到有效的指導(dǎo)作用。

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