針對服裝大規(guī)模定制中的個性化訂單實時到達、訂單投產(chǎn)準(zhǔn)時性差、瓶頸工位不確定等系列問題,提出了一種服裝吊掛流水線的自適應(yīng)滾動窗口機制解決上述問題。綜合考慮了加工順序、加工設(shè)備、人員技能、工序等級等服裝生產(chǎn)中的約束條件,建立以最小化完工時間和設(shè)備等待時間為目標(biāo)的多目標(biāo)動態(tài)調(diào)度模型,運用工序和設(shè)備雙層編碼結(jié)構(gòu)的非支配遺傳算法對模型進行求解;以企業(yè)訂單數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)模擬了21 600 s內(nèi)個性化訂單動態(tài)到達過程,對模型進行仿真實驗。結(jié)果表明:自適應(yīng)動態(tài)調(diào)度機制能夠充分利用生產(chǎn)線設(shè)備信息對不同款式的實時訂單動態(tài)排程;相較于固定周期調(diào)度機制在生產(chǎn)效率和設(shè)備利用率上有顯著提升。 

【文章來源】：紡織學(xué)報. 2020,41(10)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

滾動調(diào)度流程

在染色體交叉過程中，工序鏈需要滿足訂單工序數(shù)量的約束，即子代C相同基因的數(shù)量與父代P相同，因此為滿足交叉的合法性，本文采用基于工件的POX(precedence operation crossover)交叉方法，交叉過程如圖2所示。首先隨機選擇2個非空子集J1、J2，存儲工件編號，將P1中對應(yīng)J1的工件序列復(fù)制到C1中，剩余位置的染色體由P2中對應(yīng)J2的工件填充得到完整的C1;C2則與C1相反，由P2中對應(yīng)J1的工件序列復(fù)制到C2中，剩余位置的染色體由P1中對應(yīng)J2的工件填充得到完整的C1。

Pareto支配關(guān)系的選擇機制是解決多目標(biāo)優(yōu)化問題的常用方法，對于n(n>1)個目標(biāo)的F=(fk|k=1，…，n)，任意染色體i、j，若對?k有fk(i)≤fk(j)，且?fk(i)<fk(j)，則稱i支配j。在選擇機制每次迭代時，將交叉變異后的子代和父代合并，然后按Pareto排序?qū)ΨN群進行等級劃分，保留支配等級較高的染色體。為保證種群多樣性，避免算法陷入局部最優(yōu)，本文采用底層擾動策略，保留部分等級較差個體繁衍進入下一代。3 實例仿真

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3306530