陸耀珣,王立平,孫麗榮等.基于改進(jìn)遺傳算法的軋輥磨削產(chǎn)線智能排程方法[J].制造技術(shù)與機(jī)床,2022(08):149-155.

基于改進(jìn)遺傳算法的軋輥磨削產(chǎn)線智能排程方法

陸耀珣① 王立平①② 孫麗榮③④

楊金光④ 王冬② 李學(xué)崑②

（ ①電子科技大學(xué)機(jī)械與電氣工程學(xué)院

②清華大學(xué)機(jī)械工程系

③山東鋼鐵集團(tuán)日照有限公司

④軋制技術(shù)及連軋自動化國家重點實驗室）

摘 要

針對多工件、多工序、多磨床和多天車的軋輥磨削產(chǎn)線調(diào)度問題,提出一種改進(jìn)遺傳算法實現(xiàn)“工件-設(shè)備-天車”時空耦合約束下的高效智能排程。建立軋輥磨削產(chǎn)線調(diào)度模型,從編碼、選擇、交叉及變異等4個方面對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),在生成可行解的同時提高尋優(yōu)及跳出局部最優(yōu)的能力;設(shè)計基于動作分解的天車解碼規(guī)則及系列算子,完成產(chǎn)線智能排程。以最大完工時間為性能指標(biāo)并與其他算法對比,結(jié)果表明所提出的智能排程方法明顯更優(yōu)。

軋輥磨削產(chǎn)線;智能排程;改進(jìn)遺傳算法;天車調(diào)度

導(dǎo) 語

鋼鐵行業(yè)是支撐國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點行業(yè)，而軋輥磨削是軋鋼生產(chǎn)的重要組成，軋輥磨削產(chǎn)線的排程方案直接影響軋鋼生產(chǎn)的效率。與單一柔性作業(yè)車間或天車調(diào)度問題不同，軋輥磨削產(chǎn)線需要同時考慮多工件、多工序、多磨床和多天車，屬于柔性作業(yè)車間調(diào)度與天車調(diào)度的交叉耦合問題，調(diào)度規(guī)模大，影響因素多，排程極為困難。傳統(tǒng)基于人工經(jīng)驗的專家系統(tǒng)雖能得到可行的排程方案，但無法保證方案的性能最優(yōu)。如何在“工件-設(shè)備-天車”時空耦合的約束下實現(xiàn)高效智能排程，是當(dāng)前軋輥磨削產(chǎn)線面臨的關(guān)鍵問題。

近年來柔性作業(yè)車間調(diào)度問題與天車調(diào)度問題受到國內(nèi)外學(xué)者的持續(xù)關(guān)注和研究，智能調(diào)度排程算法是其中的關(guān)鍵研究內(nèi)容。已有許多學(xué)者針對柔性作業(yè)車間調(diào)度問題展開研究，如 Dang S 等設(shè)計了一種改進(jìn)遺傳算法解決了柔性作業(yè)車間調(diào)度問題；屈新懷等將貪婪算法與遺傳算法相融合解決了柔性作業(yè)車間調(diào)度問題；趙小惠等設(shè)計了一種改進(jìn)蟻群算法解決了柔性作業(yè)車間調(diào)度問題；蔡敏等融合了粒子群優(yōu)化算法、模擬退火算法與改進(jìn)人工蜂群算法，解決了模糊柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。此外也有眾多學(xué)者針對天車調(diào)度問題進(jìn)行了研究，如許少杰借助遺傳算法完成了鋼廠天車的建模與調(diào)度優(yōu)化；Meisel F 等將免疫算法與粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合，研究了車間天車調(diào)度優(yōu)化問題；徐樂同時使用元胞自動機(jī)和遺傳算法完成了車間天車優(yōu)化，其中元胞自動機(jī)負(fù)責(zé)天車建模，遺傳算法負(fù)責(zé)調(diào)度任務(wù)優(yōu)化；雷兆明等使用布谷鳥搜索算法優(yōu)化了車間天車調(diào)度；楊坤鵬設(shè)計了一種改進(jìn)遺傳算法提高了連鑄-熱軋板坯車間天車效率，進(jìn)而提升了入庫效率。部分學(xué)者進(jìn)一步考慮調(diào)度運輸時間，在柔性作業(yè)車間中引入單天車系統(tǒng)。例如，Liu Z等以綜合能耗為目標(biāo)函數(shù)，使用遺傳算法求解包含單個天車的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。Li J 等提出一種改進(jìn) Jaya 遺傳算法求解考慮運輸時間的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。Wang H 等使用遺傳算法求解考慮運輸過程的柔性作業(yè)車間調(diào)度問題。楊帆等在柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中加入運輸和裝配環(huán)節(jié)，并提出一種帶保優(yōu)策略的遺傳-粒子群混合算法求解柔性作業(yè)車間多資源調(diào)度問題。但單天車系統(tǒng)回避了多天車干涉這一天車調(diào)度問題的核心。多天車之間的干涉與避讓導(dǎo)致調(diào)度運輸時間進(jìn)一步增加，在天車實時位置未知的情況下時間增量具有不確定性。針對多工件、多工序、多磨床和多天車耦合的復(fù)雜作業(yè)系統(tǒng)，仍需要深入開展調(diào)度排程研究。本文針對軋輥磨削產(chǎn)線調(diào)度問題，提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的智能排程方法，以實現(xiàn)復(fù)雜約束下的智能求解。選擇最大完工時間作為目標(biāo)函數(shù)，使用三層編碼方式分別對工件工序?qū)印C(jī)器層和天車層進(jìn)行編碼，使用君主染色體+POX 交叉的選擇、交叉方案，采用動態(tài)變異率提高后期跳出局部最優(yōu)解的能力，最后設(shè)計了基于動作分解的天車解碼規(guī)則及系列算子，以實現(xiàn)產(chǎn)線智能排程，并使用自適應(yīng)采樣時間算子提高計算效率。與經(jīng)過最低限度改進(jìn)的原始遺傳算法及基于人工經(jīng)驗的排程方法對比，所提出的改進(jìn)遺傳算法具有明顯優(yōu)勢。

閱讀全文，歡迎點擊

聲明：