CN119396107A 离散型柔性制造生产线调度方法、系统、终端及存储介质 （山东大学）

述灰狼个体位置向量包括待加工工件的工艺路2基于待加工工件数据、用于加工待加工工件的机器数据和预设的设置所述调度数学模型的编码方案、解码方案与增减码方案，件的机器数据和预设的约束条件，以最大完工时间的最小化为优化目标建立调度数学模待加工工件数据包括个待加工工件，用于加工待加工工件的机器数据包括m台可用于加工工件的机器M={M,M2…,Mn；设置每个待加工工件有L={L1,L2…,L}种工艺路线，其中待加工工件每种工艺路线对应的工序数量为，每道工序ouy可以在所有机器M中可选加工机器集合3方案与增减码方案，建立调度数学模型在灰狼算法中灰狼个体位置向量之间的映射关系，设置所述调度数学模型的编码方案，将灰狼算法中每个灰狼的个体位设置所述调度数学模型的解码方案，根据每个工件的可选工艺路线数量将对设置所述调度数学模型的增减码方案，在每次编码前先测量候选解原若原始工序总数小于实际工序总数，则进行増码，补码数为实际若原始工序总数大于等于实际工序总数，则进行减码，减码方5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于将灰狼算法种群的优化过程建模为马尔科夫决策过程MDP，设置马尔科夫4层的节点数分别与状态中的状态特征数和动作中的可用动作数相同，隐藏层每层有128个6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，设置马尔定义第t代种群演化速率E'、定义第t代种群多样性p、定义第t代种群集中性和定定义第t代种群演化速率E'为当前子代适应度值的变化与前一代适应度值的变化比采用种群中个体与最佳个体欧式距离的最大值作为种群离散程度度量，定义第t代种基于以上特征的定义组合构成描述当前环境的状5调度数学模型建立模块，用于基于待加工工件数据、用编解码方案设计模块，用于设置所述调度数学模型的处理器，用于执行所述离散型柔性制造生产线调度程序时实现如权利要求1_7任一项行时实现如权利要求1_7任一项所述离散型柔性制造生产线调度方6的调度方法大多依赖于手动设置的固定参数，无法自适应不同规模和复杂度的生产任务。7待加工工件数据包括个待加工工件，用于加工待加工工件的机器数据包括m台可用于加工工件的机器M={MY,M2,…,M}；设置每个待加工工件有L={L1,L2…,L}种工艺路线，其中待加工工件J:每种工艺时间不小于开始时间与加工时间之和，其中，表示工序在机器M:上的完工时间，式(e)表示工件上一道工序加工完才能加工下一道工序。8将灰狼算法的种群优化过程建模为马尔科夫决策过程MDP，设置马尔科夫决策过输出层的节点数分别与状态中的状态特征数和动作中的可用动作数相同，隐藏层每层有定义第t代种群演化速率E'、定义第t代种群多样性p、定义第t代种群集中性定义第t代种群演化速率E'为当前子代适应度值的变化与前一代适应度值的变化9使用第代种群中的最佳个体与其他个体之间的余弦相似度之和来定义种群集中采用种群中个体与最佳个体欧式距离的最大值作为种群离散程度度量，定义第t基于以上特征的定义组合构成描述当前环境的状[0018]图2是本发明一个实施例方法的SL_GWO算法与其他算法在求解不同规模问题的箱[0019]图3是本发明一个实施例方法的SL_GWO算法与其他算法在求解不同规模问题的算[0024]本发明实施例提供的离散型柔性制造生产线调度方法由计算机设备执行，相应[0026]为了便于对本发明的理解，下面以本发明离散型柔性制造生产线调度方法的原[0027]实施例为随机生成中小规模的10个多工艺路线柔性作业车间调度算例进行仿真[0031]确定多工艺路线的离散型柔性制造生产线调度问题（MRFJSPMRFJSP可以描述L=L,L2,…,L}种工艺路线，其中待加工工件Ji每种工艺路线对应的工序数量为,每道工序01;可以在所有机器M中可选加工机器集合的任时间不小于开始时间与加工时间之和，其中，表示工序在机器上的完工时间，式(e)表示工件上一道工序加工完才能加工下一道工序。[0034]建立调度数学模型，设置加工路线决策变量X,用来表示待加工工件选择的工艺[0043]使用DQN算法预先训练灰狼算法的控制参数，得到训练好的参数控制模型，包括定义第t代种群演化速率E'为当前子代适应度值的变化与前一代适应度值的变化使用第代种群中的最佳个体与其他个体之间的余弦相似度之和来定义种群集中采用种群中个体与最佳个体欧式距离的最大值作为种群离散程度度量，定义第t基于以上特征的定义组合构成描述当前环境的状[0045]具体地，将灰狼优化算法参数控制问题建模为马尔科夫决策过程(Markov定义动作集合A如下：f(,其中，是控制种群演化速率的超参数，此处设定控制种群演化速率为，A(x,a)表示个体x,(0)在执行动作a,后的目标函数值变化幅度，Yu.m是一个符号函数：[0051]本申请根据算法特征比较了包括遗群算法（IPSO灰狼算法（GWO以及本发明提出的基于参数自学习的灰狼优化算法（SL_在多工艺路线柔性车间调度问题的处理上始终保持着优越的求解精度和稳定性。进一步[0068]图5为本发明实施例提供的一种终端300的结构示意图，该终端300可以用于执行型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM电[0071]处理器310为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器310可以仅包括中央处理器[0072]通信单元330，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、[0075]本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。