粒子―遗传算法在光缆车间调度应用研究

摘 要：针对光缆制造生产车间调度算法收敛速度慢、效率低下的问题，提出一种粒子—遗传算法（Particle Genetic Swarm Algorithm，PGSA），该算法基于精英竞争策略，选择适应度好的个体进行交叉，在选择适应度值好的个体的同时，有概率的选择适应度值差的个体，提高种群的多样性。

以某公司光缆生产车间调度为例，使用MATLAB对该车间调度问题进行仿真，仿真实验结果表明该光缆生产车间调度算法具有较高的效率。

毕业论文网 　　关键词：工业4.0；粒子—遗传算法；光缆生产车间调度 　　1 引言 　　随着工业4.0[1]的提出，以及通信建设需求的形势下，我国的光缆制造产业迎来了巨大的挑战和机遇，企业的生产和技术实力也迅速发展壮大，中国已成为当今世界最大的光纤光缆制造国家。

生产调度问题，因其研究具有较大的工程价值和现实意义，目前国内外已有很多学者研究结合实际生产方面的应用。

花季伟等人[2]利用串行的蚁群算法与遗传算法结合获得多班组资源优化分配可行解，从而得到钢构件的最优调度分配方案。

张建辉[3]将遗传算法进行实数编码，从而对线缆产品的成组生产调度进行优化，提高机器的利用率，与此同时，缩短了最大完工时间。

李黎[4]通过采用一种启发式调度算法，在对生产系统进行瓶颈分析的基础上，对电缆车间的调度问题进行优化，提高了求解效率和质量。

Li等人将迭代贪婪算法嵌入到果蝇优化算法里，增强了算法的开发和探索能力，从而优化炼钢调度问题，提高了调度效率，在诸多调度问题上体现了良好的应用，但是在光缆生产车间的调度，研究的学者却很少。

本文从实际出发，将粒子—遗传算法应用于光缆生产车间调度中，结合精英选择策略和Boltzmann生存机制，在选择优秀个体进行交叉的同时，以一定几率选择劣质个体，从而提高种群的多样性，优化车间调度总时间，改善车间的生产效率。

2 光缆生产调度模型 　　最常见的光缆有层绞式光缆和中心束管式光缆，相比较而言，层绞式光缆应用更为广泛一些，此处只讨论层绞式光缆的生产调度问题。

该类光缆加工经由以下四大加工工序：光纤着色、光纤二套、成缆、护套，此类光缆生产可以看作拥有相同的加工工序，并且以上加工工序分别在光纤着色机、光纤二次套塑机、光缆成缆机以及光缆护套挤塑机上进行加工，可得简化调度模型：首先光纤着色，接着光纤二套，然后成缆，最后做外护套。

光缆生产具有相同的工艺约束，工件（光纤）需要经过以上4个工序的加工，符合流水车间调度[5]模型。

3 问题描述 　　结合光缆制造调度问题的特点，以上一节描述的流水车间调度模型为研究对象。

则该调度问题可以描述为：n个工件要在m台不同机器上加工，每个工件有m道工序，每道工序都要在不同的机器上加工，且加工顺序相同，同时满足如下的约束条件：各个工件在进行加工的加工顺序一致，且给定加工顺序是1，2，3，…，m；在同一时刻，同一工件只能在一台机器上加工；每台机器同时只能够加工一个工件；不同工件在工序之间等待时间已含，机器在其它工件未到达的情况下做等候处理。

已知各个工件在每台机器上的加工时间，要求找到一个最优工件加工顺序使得全部工件加工总时间（即最大完工时间）最小化。

4 问题的PGSA算法设计 　　本文采取实数编码方式，每一个染色体个体设为 ，初始化各个参数，计算各个个体的适应度，选择适应度好的个体进行交叉，，将粒子群思想引入到变异算子中，并对新产生个体利用Boltzmann生存机制进行选择，在选择适应度值好的个体的同时，有概率的选择适应度值差的个体，提高种群的多样性 　　5 光缆车间调度问题仿真 　　在光缆车间生产条件下，要求生产1000米长度光缆，着色机每分钟着色2000米，48芯以下套塑机每分钟套塑400米，48芯及以上套塑机每分钟套塑300米，成缆机每分钟绞缆70米，挤塑机每分钟挤出80米；其中12芯采用4束套塑，24芯和36芯采用6束管套塑，48芯及以上采用12束管套塑。

考虑到车间实际情况，大缆芯换色时间较长以及成缆护套的复杂性，可得如下加工时间：分别时间为着色、二套、成缆和护套。

工件1：6，8 ，15 ，13；工件2：12，10，16，14；工件3：12，10，16，14；工件4：20，15，18，15；工件5：20，16，20，17；工件6：28，16，20，16，17；工件7：28，16，20，17；工件8：42，18，22，19；工件9：8：42，18，22，19；工件10：56，20，25，22。

上述即为各工件在对应工序加工时间表，由第三节叙述可知，该光缆车间调度模型符合流水车间调度，由此在MATLAB 2012a软件上进行仿真，试验中参数设置，取psize=100，genn=100，Pc=0.9，Pm=0.06，T1=6000，可得以下图1所示的工件加工时间收敛曲线图。

由图1可知，在生产1000米长度光缆的情况下，经PGSA算法优化以后可以节省16分钟的加工时间，提高了5.3%的生产效率，有效的节省了光缆车间的生产时间，具有一定的实际意义。

6 结束语 　　本文研究了光缆车间生产调度问题，从实际出发，以工件的总完工时间为目标函数，提出了一个性能较优的粒子—遗传算法PGSA，通过仿真结果明显可以看出，该算法有效的提高了车间生产调度的效率，有一定的研究意义，但是对于目前大规模光缆生产车间来说，往往存在各工序多台加工设备的问题，所以这方面来说本文的研究有待进一步改善，这也给我们提出了下一步研究的方向。

参考文献 　　[1] 李金华. 德国“工业4.0”与“中国制造2025”的比较及启示[J]. 中国地质大学学报（社会科学版）， 2015， 15（5）：71—79. 　　[2] 花季伟， 佟静翠， 雷兆明. 钢构企业生产调度系统的研究与应用[J].计算机应用与软件， 2016，33（9）：67—71. 　　[3]张建辉. 线缆产品车间柔性调度研究[D]. 上海：上海交通大学， 2007. 　　[4]李黎. 基于MES的电缆生产车间调度系统研究[D]. 北京：清华大学，2004. 　　[5]Li J Q， Pan Q K， Mao K. A Hybrid Fruit Fly Optimization Algorithm for the Realistic Hybrid Flowshop Rescheduling Problem in Steelmaking Systems[J]. IEEE Transactions on Automation Science & Engineering， 2016， 13（2）：932—949. 　　作者?介 　　汪鹏（1991—），男，汉，安徽安庆人，安徽理工大学硕士，专业：控制科学与工程，研究方向：生产车间调度。