摘　要：

摘　要：針對(duì)多模式下模具車間調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種混合蟻群算法進(jìn)行求解。最后在企業(yè)信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，基于該算法模塊設(shè)計(jì)了模具車間調(diào)度系統(tǒng)的框架。

關(guān)鍵詞：

關(guān)鍵詞：多模式　調(diào)度系統(tǒng)　模具車間　蟻群算法

     模具制造企業(yè)屬于離散制造行業(yè)，客戶訂單隨機(jī)下達(dá)，并且模具的工序復(fù)雜，返修現(xiàn)象隨機(jī)出現(xiàn)，使得模具車間調(diào)度問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，人工制定作業(yè)計(jì)劃變得越來(lái)越困難，亟需一套適用的模具車間調(diào)度系統(tǒng)來(lái)解決該類問(wèn)題。模具車間是典型的柔性作業(yè)車間，而柔性作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題是比經(jīng)典作業(yè)調(diào)度問(wèn)題更復(fù)雜的NP-hard 問(wèn)題[1]。目前，針對(duì)該類調(diào)度問(wèn)題，已經(jīng)提出了很多求解算法。Pezzella等人[2]采用多種交叉方法和多種變異方法相混合的遺傳算法對(duì)該調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了求解，取得了較好的優(yōu)化結(jié)果；ZHANG等人[3]設(shè)計(jì)了一種混合粒子群算法。本文為求解多模式下的模具車間調(diào)度問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種混合蟻群算法。最后，在企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)上嵌入該算法模塊，設(shè)計(jì)了模具車間調(diào)度系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)和總體流程。

1　多模式下模具車間調(diào)度問(wèn)題描述

　　模具車間通常是生產(chǎn)模具產(chǎn)品的某一類零件，車間由若干個(gè)加工中心組成，每個(gè)加工中心包含若干臺(tái)同等并行機(jī)。每一個(gè)模具零件需要經(jīng)過(guò)多個(gè)加工工序，并且零件的加工順序是預(yù)先確定的。根據(jù)零件所屬產(chǎn)品類型和加工精度要求的不同，每道工序可以由若干個(gè)（一個(gè)或者多個(gè)）加工中心加工。當(dāng)選擇不同的加工中心，所需要的加工時(shí)間也不相同。

　　該類車間是一類典型的柔性作業(yè)車間，在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，采用并行加工的思想，首先將大的模具零件分割成若干個(gè)小工件，然后并行加工，最后再組裝，以縮短零件的加工周期。當(dāng)零件的某個(gè)工序選定了加工中心之后，配置不同數(shù)量的機(jī)器時(shí)，整個(gè)零件的加工時(shí)間是不同的。圖1表示某一類模具零件分割成3個(gè)工件加工，單個(gè)工件在某加工中心的加工工時(shí)為T，該加工中心包括3臺(tái)同等并行機(jī)，則該類情況下模具零件具有3種加工模式可選。當(dāng)為零件分別配置1、2、3臺(tái)機(jī)器時(shí)，模具零件的加工時(shí)間分別為3T、2T和T，稱該類現(xiàn)象為多模式現(xiàn)象。為了更加準(zhǔn)確地制定生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃，就不得不考慮此類問(wèn)題。

2　混合蟻群算法設(shè)計(jì)

2.1　利用蟻群算法配置模具零件的加工中心和加工模式

2.1.1　結(jié)點(diǎn)構(gòu)造過(guò)程

　　模具零件首先需要配置加工中心和加工模式，可以把問(wèn)題描述為如圖2所示的有向結(jié)點(diǎn)圖。圖中的每一行對(duì)應(yīng)模具零件的每道加工工序，而每一列對(duì)應(yīng)加工中心。O0表示起始結(jié)點(diǎn)，Oij表示第i個(gè)零件的第j道工序，Oijk表示第i個(gè)零件的第j道工序選擇了加工中心Wk。圖中的橢圓表示工序可以配置的加工中心，橢圓內(nèi)的圓圈表示相應(yīng)工序可以配置的加工模式，都是螞蟻需要爬離的障礙物。圖中的黑圓球和黑實(shí)線表示螞蟻選擇了相應(yīng)的加工中心和加工模式。

2.1.2　結(jié)點(diǎn)選擇規(guī)則

     虛擬起始結(jié)點(diǎn)為所有螞蟻的出發(fā)點(diǎn)，當(dāng)模具零件的某個(gè)工序選擇了相應(yīng)的加工中心之后，需要再為該工序選擇一種加工模式，的選取按照以下規(guī)則進(jìn)行：

(1)

     式（1）中，表示結(jié)點(diǎn)在時(shí)刻的信息素濃度，表示期望程度。為隨機(jī)數(shù)，以參數(shù)確定蟻群在決策時(shí)對(duì)知識(shí)探索與利用的權(quán)重。在搜索的過(guò)程中，螞蟻以概率選擇值最大的加工模式，并且又讓螞蟻以的概率來(lái)探索其它路徑，其它路徑的選擇概率可以設(shè)置為公式（2）：

  (2)

2.1.3　更新信息素濃度的規(guī)則

　　在算法更新信息素濃度的過(guò)程中，文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)了一種只對(duì)歷史最優(yōu)解進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)的精英策略，文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)蟻群種子集。本文將采用雙向收斂策略，設(shè)定當(dāng)前算法迭代中最好個(gè)解的螞蟻和最差個(gè)解的螞蟻分別構(gòu)成螞蟻種子集和。在更新信息素濃度的時(shí)候，集合中的所有螞蟻都有權(quán)利強(qiáng)化其爬行路徑上的結(jié)點(diǎn)信息素濃度，，而集合中的所有螞蟻將弱化其爬行路徑上的結(jié)點(diǎn)信息素濃度，更新規(guī)則分別為公式(3)和公式(4)：

          (3)                                                   (4)

　　其中，初始化信息素濃度設(shè)定為1；為信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，D為常數(shù)； 則通過(guò)完整的調(diào)度結(jié)果來(lái)獲得。

2.2　利用優(yōu)先級(jí)配置模具零件的加工順序

　　在利用蟻群算法配置了每一道工序的加工中心和加工模式之后，下一步則需要配置模具零件在相應(yīng)加工中心的加工順序。

　　在模具生產(chǎn)車間的相應(yīng)加工中心中，決定模具零件加工順序的因素主要包括模具零件的重要系數(shù)和模具零件所屬客戶訂單的重要系數(shù)。因此，本文對(duì)模具零件的優(yōu)先級(jí)將采用向量來(lái)表示，該向量的優(yōu)先級(jí)決定了加工中心中模具零件的加工順序。在優(yōu)先級(jí)向量中，表示模具零件的重要度系數(shù)，關(guān)鍵模具零件的重要度系數(shù)高于非關(guān)鍵模具零件的重要度系數(shù)；為模具零件的交貨緊急程度系數(shù)，零件的交貨期越靠前，該系數(shù)越高；表示模具零件所屬訂單的重要度系數(shù)，包括產(chǎn)品類型、客戶重要度和訂單總額，令。根據(jù)優(yōu)先級(jí)向量可確定模具零件加工順序的具體步驟：第一，對(duì)按照遞減排列；第二，若相同，則對(duì)遞減排列；第三，若仍然相同，則對(duì)遞減排列；第四，如果三個(gè)優(yōu)先級(jí)相等，則隨機(jī)排列。

3　系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)

     某模具企業(yè)已經(jīng)運(yùn)行了一套ERP系統(tǒng)，該ERP系統(tǒng)可以提供的數(shù)據(jù)為：零件數(shù)據(jù)，主要包括模具的所有零件、新零件到達(dá)信息、零件交貨期更改信息和緊急零件插入信息；車間設(shè)備數(shù)據(jù)，包括車間所有加工設(shè)備的負(fù)荷信息和設(shè)備狀態(tài)信息；工件加工數(shù)據(jù)信息，包括工件的加工狀態(tài)（正在加工、未加工）；零件工藝數(shù)據(jù)，主要包括零件的工序信息、零件清單信息。以該ERP系統(tǒng)所提供的這部分?jǐn)?shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，以混合蟻群算法模塊作為求解算法，建立了基于混合蟻群算法模塊的多模式下模具車間調(diào)度系統(tǒng)框架如圖3所示。該系統(tǒng)將充分調(diào)用ERP系統(tǒng)中的零件投放模塊數(shù)據(jù)、車間反饋模塊數(shù)據(jù)和工藝管理模塊數(shù)據(jù)，利用混合蟻群算法模塊進(jìn)行運(yùn)算，生成新的車間調(diào)度計(jì)劃。

     為了使系統(tǒng)生成的車間作業(yè)計(jì)劃能夠順利執(zhí)行并且實(shí)時(shí)滾動(dòng)更新，通過(guò)對(duì)應(yīng)用企業(yè)的業(yè)務(wù)流程分析，設(shè)計(jì)了模具車間調(diào)度系統(tǒng)的總體流程如圖4所示。該流程主要包括零件加工資源配置、調(diào)度參數(shù)調(diào)整和調(diào)度結(jié)果顯示三部分內(nèi)容。

     車間任務(wù)池中存放著到達(dá)的正常訂單和緊急訂單，對(duì)于任務(wù)池中的所有零件，系統(tǒng)將基于零件所屬產(chǎn)品類型，根據(jù)資源配置模板自動(dòng)配置加工資源信息，包括工藝路線、可選加工中心和可選加工模式。配置完成以上信息之后，系統(tǒng)將利用混合蟻群算法模塊基于車間現(xiàn)有負(fù)荷來(lái)排產(chǎn)。若對(duì)排產(chǎn)的結(jié)果不滿意，可以調(diào)整相應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)，然后再重新觸發(fā)系統(tǒng)運(yùn)行。允許調(diào)整的參數(shù)主要有零件優(yōu)先級(jí)、零件的資源配置數(shù)據(jù)、部分零件作業(yè)計(jì)劃以及占用加工資源的凍結(jié)、蟻群算法涉及的參數(shù)和加工中心的計(jì)劃負(fù)荷。完成排產(chǎn)之后，系統(tǒng)以甘特圖顯示各零件的作業(yè)計(jì)劃，利用柱狀圖顯示車間各加工中心的負(fù)荷信息。對(duì)于系統(tǒng)排產(chǎn)的觸發(fā)機(jī)制，設(shè)計(jì)了人為觸發(fā)和定時(shí)觸發(fā)兩種方式。

4　結(jié)語(yǔ)

　　綜上所述，筆者針對(duì)模具車間調(diào)度問(wèn)題，考慮了模具零件加工多模式的現(xiàn)象，設(shè)計(jì)了一種混合蟻群算法對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解；并在企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的基礎(chǔ)上嵌入該算法模塊，設(shè)計(jì)了模具車間調(diào)度系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)以及總體流程。