【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及自動化調度系統,更具體地說,涉及一種智能工廠物流自動化調度系統及其方法。
技術介紹
1、智能制造是新一輪工業革命的核心,其中智能物流調度是確保生產高效進行的關鍵。傳統的工廠物流調度主要依賴人工經驗,調度人員根據生產計劃、庫存水平、設備狀態等信息,手工制定物料配送計劃和調度決策。這種人工調度模式存在諸多局限:
2、(1)人力成本高,效率低。人工調度依賴調度員的個人經驗和業務能力,決策過程缺乏標準可循。調度效率低,難以應對工廠規模擴張帶來的調度任務急劇增加。
3、(2)缺乏全局視角,調度決策片面。調度員往往只關注單一或局部調度目標,如車間物料配送,很難全盤考慮跨車間協同、不同物流節點的聯動配合等,決策視角有限,難以達成全局最優。
4、(3)應對變化能力差,執行力不足。面對生產波動、設備故障等突發事件,調度員很難快速重新規劃和調整,調度方案缺乏魯棒性和靈活性,導致物流亂象頻出,生產計劃執行不力。
5、針對人工調度的局限,業界引入計算機技術輔助調度決策。主流的是采用運籌優化的數學建模方法,將調度問題抽象為整數規劃、線性規劃等優化模型,再通過求解器對模型求解,得到最優調度決策。例如,針對柔性作業車間調度問題,建立多目標優化模型,設計改進的遺傳算法求解；考慮多agv協同,構建非線性整數規劃模型,采用列生成法進行優化求解。
6、但這類基于精確優化算法的調度方法仍存在不足:
7、(1)建模能力有限,難以精準刻畫調度場景的復雜約束條件,調度模型與實際問題脫節,優
8、(2)優化效率低,難以處理大規模調度問題。工廠物流調度屬于np-hard問題,求解復雜度高,啟發式算法易早熟停滯,精確優化算法求解時間長,難以滿足實時調度的需求。
9、(3)泛化能力差,難以適應場景變化。不同的產品、工藝、布局,優化目標、約束條件差異很大。每次變化都需重新建模求解,開發和維護成本高。優化算法缺乏通用性和擴展性。
10、近年來,人工智能技術的發展為智能調度優化帶來新的思路。其中,強化學習通過智能體與環境的交互試錯,逐步學習最優決策策略,為復雜調度問題的求解提供了新途徑。例如,將深度強化學習用于離散制造的生產調度,通過神經網絡逼近值函數,實現調度決策的自適應優化；有學者提出基于狀態-動作-獎賞-狀態-動作(sarsa)的智能車間調度模型,通過探索利用平衡動態優化調度性能。
11、但現有的智能調度算法仍存在局限:
12、(1)采用表格化的q學習等單智能體強化學習算法,環境狀態和動作空間建模受限,狀態表征維度災難,難以刻畫復雜調度問題的特征空間。
13、(2)多數聚焦單一調度問題,缺乏多車間協同、人機協作的整體考慮,未形成通用的系統解決方案。
14、(3)大多依賴仿真環境進行離線訓練優化,缺乏端到端的實時閉環控制能力,難以應對復雜物流場景的動態變化和不確定干擾。
15、綜上,傳統人工調度效率低下、優化能力有限已不能適應智能制造發展需求,亟需引入智能化調度手段。運籌學優化雖可輔助求解調度決策,但其建模能力和優化效率難以滿足實際需求。基于強化學習的智能調度優化是大勢所趨,但現有算法在建模表征、多任務協同及端到端控制等方面還不夠完備成熟。因此,急需開發一種智能工廠物流自動化調度系統及其方法。
技術實現思路
1、本專利技術正是在這一背景下提出的,旨在解決現有技術的局限性,提供一種智能工廠物流自動化調度系統及其方法,融合多種智能優化算法,具備全局協同、魯棒控制、知識復用等能力,形成端到端的智能閉環調度方案,全面賦能工廠物流調度。
2、本專利技術提供一種智能工廠物流自動化調度系統,包括:數據采集模塊、調度優化模塊、計劃執行模塊、監控預警模塊和系統管理模塊；
3、其中,所述數據采集模塊,用于采集車間生產進度、倉儲庫存、物料配送實時數據,并進行數據預處理和存儲管理；
4、所述調度優化模塊,基于機器學習算法,建立多目標調度優化模型,動態生成最優調度決策；
5、所述計劃執行模塊,將調度計劃轉化為物流設備可執行的指令序列,實現物料的自動配送和搬運；
6、所述監控預警模塊,跟蹤物流執行狀態,對異常情況進行預警和調整；
7、所述系統管理模塊,提供任務管理、參數配置、用戶管理系統功能,保障系統平穩運行。
8、具體地,所述調度優化模塊包括自適應車間協同算法、魯棒動態調度算法和多粒度知識遷移算法。
9、具體地,所述自適應車間協同算法包括以下步驟：
10、step1:狀態表征,定義系統狀態s＝<nm,ns,nw,p,t>,其中nm、ns、nw分別表示各車間的物料累積需求矩陣、當前庫存矩陣、在途物料矩陣,p為生產計劃矩陣,t為交期矩陣；
11、step2:策略迭代,初始化q(s,a)值函數,基于ε-greedy策略選擇調度動作a＝<ax,ay,aq>,其中ax、ay分別為各物料的調度路徑和數量,aq為agv調度序列,執行a后狀態轉移到s′,獲得即時協同收益r(s,a)＝w1*u+w2*c+w3*d,其中u、c、d分別為物料累積需求滿足度、物流成本、交期違約度,w為權重系數,更新q值：q(s,a)←(1-1)α)q(s,a)+α[r+γ*maxo(s′,a′)],其中α為學習率,γ為折扣因子；
12、step3：策略改進,對轉移樣本(s,a,r,s′)應用策略梯度定理其中π(a|s)為隨機策略,β為策略學習率,為梯度算子,重復step2-3至收斂。
13、8.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述魯棒動態調度算法包括以下步驟：
14、step1:建立魯棒優化模型,目標函數min∑c(x,ξ),其中x為調度決策變量,ξ為不確定干擾變量,c(x,ξ)為調度目標成本函數,約束條件：g(x,ξ)≤0和h(x,ξ)＝0,其中u為ξ的不確定集,g、h分別為資源約束和時序約束函數；
15、step2:轉化為魯棒對應物,通過引入適當的松弛變量δ,將含不確定參數的優化模型價轉化為線性優化問題：
16、min∑c(x,ξ),s.t.g(x,ξ)+mgδg≤0,h(x,ξ)+mhδh＝0,∑(δg+δh)≤γ,δg,δh≥0,其中mg、mh為常數矩陣,γ控制魯棒性水平；
17、step3:滾動優化求解,在每個調度周期t,觀測當前系統狀態x[t],求解魯棒對應物得到未來t個周期的調度決策x[t:t+t],實施x*[t],滾動前移時域,重復優化直至終止。
18、具體地,所述多粒度知識遷移算法包括以下步驟：
19、step1:場景相似度度量,給定源場景s和目標場景t,定義相似度sim(s,t)＝w1*sim(gs,gt)+w2*sim(fs,ft)+w3*sim(ds,dt)本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,包括:數據采集模塊、調度優化模塊、計劃執行模塊、監控預警模塊和系統管理模塊；
2.根據權利要求1所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述調度優化模塊包括自適應車間協同算法、魯棒動態調度算法和多粒度知識遷移算法。
3.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述自適應車間協同算法包括以下步驟：
4.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述魯棒動態調度算法包括以下步驟：
5.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述多粒度知識遷移算法包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述計劃執行模塊用于：
7.根據權利要求1所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所迷監控預警模塊用于：
8.根據權利要求1所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述系統管理模塊用于:
9.根據權利要求1所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在
10.一種基于權利要求1-9所述智能工廠物流自動化調度系統的調度控制方法,其特征在于,包括如下步驟:
...【技術特征摘要】
1.一種智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,包括:數據采集模塊、調度優化模塊、計劃執行模塊、監控預警模塊和系統管理模塊；
2.根據權利要求1所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述調度優化模塊包括自適應車間協同算法、魯棒動態調度算法和多粒度知識遷移算法。
3.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述自適應車間協同算法包括以下步驟：
4.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系統,其特征在于,所述魯棒動態調度算法包括以下步驟：
5.根據權利要求2所述的智能工廠物流自動化調度系...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅玉灶，常留栓，張勝超，
申請(專利權)人：廣東精工智能系統有限公司，
類型：發明
國別省市：
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