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公开(公告)号：CN116523165B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310792405.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06N20/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于生产调度技术领域，尤其涉及一种柔性作业车间多AMR路径规划与生产调度的协同优化方法，方法为：获取调度资源信息，初始化算法参数，确定初始种群，计算种群的多样性和每个个体的适应度，自适应确定交叉和变异概率，选择、交叉、变异操作，合并获得新种群，计算适应度和多样性，重复操作直至达到最大迭代次数，获得适应度值最低的最优个体，进行解码，获得最佳集成调度方案以及每一个工序的无冲突运输路径；本发明考虑智能车间内运输与生产活动之间强烈的耦合关系，融合Dijkstra最短路径和基于强化学习的自学习遗传算法构建一个双层的算法框架，协同决策了AMR与机器的集成调度以及AMR无冲突路径规划的问题。(56)对比文件孙宝凤等.第 II 类机器人混流装配线的平衡与排序联合决策《.浙江大学学报 (工学版)》.2022,全文.钟慧超.基于强化遗传算法的车间调度方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2020,全文.
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公开(公告)号：CN116663857B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310914391.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G05B19/418
Abstract: 本发明属于柔性作业车间的调度技术领域，尤其涉及一种带AGV的柔性作业车间稳定的反应性动态调度方法，首先，获取柔性作业车间的环境与生产资源信息，然后构建确定性初始调度模型和反应性重调度模型，最后通过多目标离散人工蜂群算法，求解确定性初始调度模型以获得初始调度方案，求解反应性重调度模型以获得重调度方案。本发明在面对生产过程中突发作业插入的情况，构建以最小化最大完工时间、最大化负载均衡和最大化生产稳定性为目标的反应性重调度模型，在正在执行的调度方案的基础上更新该时刻各生产资源的可用性和约束关系，重新调度剩余工序与新作业，并保持原生产过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN116663857A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310914391.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G05B19/418
Abstract: 本发明属于柔性作业车间的调度技术领域，尤其涉及一种带AGV的柔性作业车间稳定的反应性动态调度方法，首先，获取柔性作业车间的环境与生产资源信息，然后构建确定性初始调度模型和反应性重调度模型，最后通过多目标离散人工蜂群算法，求解确定性初始调度模型以获得初始调度方案，求解反应性重调度模型以获得重调度方案。本发明在面对生产过程中突发作业插入的情况，构建以最小化最大完工时间、最大化负载均衡和最大化生产稳定性为目标的反应性重调度模型，在正在执行的调度方案的基础上更新该时刻各生产资源的可用性和约束关系，重新调度剩余工序与新作业，并保持原生产过程的稳定性。
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公开(公告)号：CN116523165A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310792405.2
申请日：2023-06-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/126 , G06N20/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/04
Abstract: 本发明属于生产调度技术领域，尤其涉及一种柔性作业车间多AMR路径规划与生产调度的协同优化方法，方法为：获取调度资源信息，初始化算法参数，确定初始种群，计算种群的多样性和每个个体的适应度，自适应确定交叉和变异概率，选择、交叉、变异操作，合并获得新种群，计算适应度和多样性，重复操作直至达到最大迭代次数，获得适应度值最低的最优个体，进行解码，获得最佳集成调度方案以及每一个工序的无冲突运输路径；本发明考虑智能车间内运输与生产活动之间强烈的耦合关系，融合Dijkstra最短路径和基于强化学习的自学习遗传算法构建一个双层的算法框架，协同决策了AMR与机器的集成调度以及AMR无冲突路径规划的问题。
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