一種應用了基于精英解池的遺傳算法的生產排程系統和方法技術方案

本發明專利技術提供了一種生產排程系統和方法。此系統由生產計劃部門終端、服務器、存儲歷史數據的數據庫組成，生產計劃部門終端通過服務器對連接著的各信息終端進行實時數據采集、整理，然后應用基于精英解池的遺傳算法對訂單進行編碼，再執行選擇交叉等遺傳操作，并進行評價和逐層優化，生成最優生產排程；最終，生產排程方案通過服務器下達到生產車間，并實時接收加工現場的反饋數據以做方案調整。本系統硬件環境易于實現，而在方法上結合啟發式規則和遺傳算法，能夠有效改善訂單數量較多，具有多層結構及復雜工藝的情況下，求解排程方案時的求解結果，提高運算速度，具有適用范圍廣、可拓展型強、運算速度快、優化性能好等優點。

Production scheduling system and method applying genetic algorithm based on elite solution pool

The present invention provides a production scheduling system and method. This system is composed of database production planning department terminal, server and storage of historical data, the production planning department through the server real-time data acquisition terminal, connected with the information terminal sorting orders for encoding genetic algorithm and application based on elite solution pool, and then perform selection crossover and other genetic operations, and evaluate and by layer optimization, optimal generation scheduling; finally, the production scheduling scheme to a production workshop through the server, and receive real-time feedback data processing site to do the adjustment scheme. The hardware system is easy to implement, and combining the heuristic rules and genetic algorithm based on the method, can effectively improve the large number of orders, a multilayer structure and the complex process of the case, the results for scheduling scheme, improve operation speed and has wide application range, can expand the type of strong, fast operation, performance optimization good.

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種生產排程系統和方法，尤其是。
技術介紹
生產排程問題，又稱生產作業計劃或生產排程。從有限資源角度看，生產排程是一個決策過程，是指生產部門為完成銷售部門下達的訂單，根據確定的生產計劃和訂單交貨期安排，按照產品的加工工藝路線，將有限資源安排給不同的工作，并決定何時開始，由哪部設備加工，并完成哪件工作，并設法達到預定的如交貨期要求和提高設備利用率的目標。這些有限資源主要包括機器和設備(包括搬運設備)、工夾具、作業員、存儲容器或空間等。 面向工單的機械行業生產企業通常有著-下特點生產方式以工單加工為主，市場預測為輔；工單繁忙、插單次數比較多；客戶交貨期要求準確、急迫；產品生產形式表現為多品種、大中小批量；產品的工藝過程經常變更，生產計劃變動頻繁；能力需求根據每個產品建立，工序間聯系少，很難預測；要求BOM及庫存的精確度較高；由于工單繁忙，庫存備用嚴重、最后庫存資金占用過高等。 除此之外，企業產品的工藝路線有多條，工藝路線對應的產品質量等級不同。工藝路線中的工序對應不同的工作中心來完成加工任務，工作中心是一條生產線或多臺并行設備或單臺加工設備，即機臺。不同的機器加工產品的質量等級存在不同，根據客戶工單要求選擇對應質量等級的工藝路線和加工工作中心、設備組及設備。 生產排程問題傳統上由ERP(Enterpri se Resource Planning，企業資源管理)系統進行解決，但傳統ERP系統僅僅根據交付周期或日期來安排生產的優先次序，所有工作都是在假定無限生產能力的前提下進行，未考慮有限物料的約束條件等等情況，無法適應以上所提到的工單企業的各種特點，使所得的生產排程方案效率低、實用性差。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種生產排程問題生產排程系統和方法，根據客戶的實際生產流程建立系統模型，從ERP中導入需求、庫存等數據，在通過在多種排程方案的比較后，由系統自動選取最優化方案，實現了智能化排程，形成所有生產資源的詳細的生產計劃(精確到秒)。從而，解決工單性企業在企業資源管理上效率低下的問題，降低生產成本、提高企業效益。 本專利技術設計了一種應用了基于精英解池的遺傳算法的生產排程系統，此系統由生成排程方案的生產計劃部門終端、服務器、存儲歷史數據的數據庫組成，生產計劃部門終端通過服務器對連接著的各信息終端進行實時數據采集、整理，進行生產排程；當排程方案確定之后，再通過服務器下達到生產車間，并實時接收加工現場的反饋數據，及時調整排程方案。 所述各相關信息終端包括客戶、銷售部門、設備管理部門、倉儲部門、加工車間。 在終端、服務器及數據庫的硬件選擇時，客戶端的功能主要是客戶端可以采用通用的PC機，也可以是多臺獨立的小型服務器構成，其基本要求是具有一定的運算能力、輸入輸出功能、以及將運算結果通過網絡傳輸出去的功能，并能夠接受遠程服務器運算的結果。 客戶端的基本配置為 計算機主機PIII 500MHZ以上； 記憶容量256MB以上； 硬盤空間20GB以上； 顯示器1024×768真彩色顯示器，建議使用1280×1024或更高配置； 磁盤需求16倍速以上之CD-ROM或DVD-ROM； 當工廠規模不大時，服務器端可以采用通用的PC機，但建議采用大型服務器以適應大型加工企業，其基本要求是具有較好的運算性能、具有較強的數據存儲及維護能力，網絡傳輸高效穩定。 服務器端的基本配置為 計算機主機Celon 2.66G以上； 記憶容量1GB以上； 硬盤空間160GB以上； 顯示器1024×768真彩色顯示器，建議使用1280×1024或更高配置； 磁盤需求16倍速以上之CD-ROM或DVD-ROM； 數據庫采用ACCESS數據庫，同時也支持如SQL Server等數據庫系統。 此生產排程系統運用了如以下步驟的生產排程方法進行生產排程 1.用戶設置工廠基礎數據和排程參數； 2.生產排程系統對訂單、設備、物料信息進行動態采集、更新、分析，生成參與排程的工單，生產計劃部確認排程工單信息、優化目標、約束條件； 3.對參與排程的工單進行編碼，生成初始化種群； 4.采用基于訂單結構的解碼空間映射方法產生操作表，調用正排運算或倒排運算進行解碼操作，得到排程方案； 5.對排程方案進行約束條件檢驗，對可行解進行優化目標的適應度值計算和對不可行解滿足約束的程度進行適應度值計算，并設置可行解池和不可行解池兩個精英解池，保留優秀個體； 6.根據可行解個數和可行解差界度或最大迭代次數判斷是否終止遺傳算法若是，繼續下一步；若否，則繼續從可行解池和不可行解池中選擇優秀個體，進行選擇、交叉、變異，生成子代種群，回到步驟④； 7.輸出適應度值最高的排程方案； 8.用戶同生產排程系統交互式確認排程方案滿意時，排程系統將工單下達到車間；否則，選擇性修改參數工廠基礎數據、工單信息、優化目標、約束條件，回到步驟②。 所述步驟1中的設置包括修改、增加、刪除、確認操作。 所述步驟1中的工廠基礎數據為車間管理基礎數據，包括產品物料清單(Bill of material)結構基礎數據，物品信息基礎數據，工作中心、設備組、設備信息基礎數據，標準工序信息基礎數據，工藝路線基礎數據，工序間準備時間信息基礎數據，工廠日歷信息、出勤模式信息基礎數據。 所述步驟1中的所述排程參數為優化目標參數，約束級別劃分參數，重排程參數，定單更改參數，緊急插單參數。 所述步驟2中的所述優化目標，是通過排程系統終端根據工廠歷史數據對比已有工廠模型庫、選擇最佳項向生產計劃部門推薦，由生產計劃部門最終選擇確認一個或多個優化目標，并設置優化目標之間的權重關系。 所述步驟2中的約束條件，是通過排程系統終端預先提供，由生產計劃部門選擇一個或多個，并設置約束條件之間的權重關系。 所述步驟2中的分析，是根據訂單屬性對訂單進行訂單優先級計算，并根據優先級、工藝、設備、物料信息對訂單進行拆分或合并，生成工單，然后基于工單信息、設備信息、物料信息，將設備組、物料預分配給訂單。其中訂單屬性，為客戶重要等級、或訂單利潤率、或訂單交貨期、或產品制造提前期、或產品種類、或產品數目。其中，訂單優先級計算，是先建立影響訂單優先級的各個準則，并獲取工廠各個專家對影響訂單優先級的各個準則之間的權重關系的不同認識，然后通過建立層次結構來分解復雜問題，引入測度理論，通過兩兩比較，用相對標度將人的判斷標量化，結合三角模糊數，把群組中不一致的判斷融合到評價中，并逐層建立判斷矩陣，求解各判斷矩陣的權重，最后計算方案的綜合權重并排序。 所述步驟3中的生成初始化種群，為啟發式生成或隨機式生成。 所述步驟6中的優秀個體為非本代操作產生的優秀個體。 所述步驟6中的交叉或變異，應用了隔代輪換策略，每次迭代使用不同的算子直至所有交叉算子完成一個輪回，再從頭開始。 本專利技術的有益效果是提供了一種生產排程問題生產排程系統和方法，本系統采用了簡單的客戶/服務器模式，硬件環境較易于實現，既能夠直接從ERP中導入需求、庫存等數據，進行排程計算，也能在沒有ERP系統支持的情況下，單獨運行本系統。方法上結合了啟發式規則和遺傳算法，提高了遺傳算法盲目隨機操作的效率，加速了本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種應用了基于精英解池的遺傳算法的生產排程方法，其特征在于所述方法包括以下步驟：　　　　①用戶設置工廠基礎數據和排程參數；　　　　②對訂單、設備、物料信息進行動態采集、更新、分析，生成參與排程的工單，生產計劃部確認排程工單信息、優化目標、約束條件；　　　　③對參與排程的工單進行編碼，生成初始化種群；　　　　④采用基于訂單結構的解碼空間映射方法產生操作表，調用正排運算或倒排運算進行解碼操作，得到排程方案；　　　　⑤對排程方案進行約束條件檢驗，對可行解進行優化目標的適應度值計算和對不可行解滿足約束的程度進行適應度值計算，并設置可行解池和不可行解池兩個精英解池，保留優秀個體；　　　　⑥根據可行解個數和可行解差異度或最大迭代次數判斷是否終止遺傳算法：若是，繼續下一步；若否，則繼續從可行解池和不可行解池中選擇優秀個體，進行選擇、交叉、變異，生成子代種群，回到步驟④；　　　　⑦輸出適應度值最高的排程方案；　　　　⑧用戶確認排程方案：滿意時，工單下達到車間；否則，選擇性修改參數：工廠基礎數據、工單信息、優化目標、約束條件，回到步驟②。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：顧永明，陳杰，
申請(專利權)人：永凱軟件技術上海有限公司，
類型：發明
國別省市：31[中國|上海]