【摘 要】
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综合调度同时考虑加工与装配,其特点是生产任务可以根据产品BOM结构灵活地调度,而不必等待预定义的工艺顺序,具有较高程度的灵活性和自主性,适合零担代工和个性化定制等需求。然而,个性化定制产品需要的工艺更加复杂,种类繁多的非标准工艺和临时工艺导致单一车间很难满足如此广泛的生产条件。因而需要与外部车间合作才能满足这种广泛的工艺需求。所以,研究多车间综合调度问题（Multi-shop Integrated
【基金项目】
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国家自然科学基金项目61772160；
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综合调度同时考虑加工与装配,其特点是生产任务可以根据产品BOM结构灵活地调度,而不必等待预定义的工艺顺序,具有较高程度的灵活性和自主性,适合零担代工和个性化定制等需求。然而,个性化定制产品需要的工艺更加复杂,种类繁多的非标准工艺和临时工艺导致单一车间很难满足如此广泛的生产条件。因而需要与外部车间合作才能满足这种广泛的工艺需求。所以,研究多车间综合调度问题（Multi-shop Integrated Scheduling Problem,MISP）是具有一定理论意义与实际价值的。根据多车间综合调度问题的具体特点,本文的研究工作主要分为以下几个部分:1.针对考虑实际运输时间的MISP调度问题,以公共物流网络为基础,建立了最小化总拖期的数学模型。为了处理工序之间的树形约束关系,提出了离散差分更新策略,该策略能够使工序序列在更新后依然满足树形约束关系。提出基于首次适应策略的多车间解码方法,使得工序序列在解码后依然满足多车间运输时间的约束。为了提升求解质量,将基于交叉变异策略的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）算法和基于离散差分更新策略的人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,ABC）算法进行混合。GA-ABC的混合策略为双种群独立进化,每次迭代交换一次信息。GA的交叉变异和ABC的离散差分更新是2种不同类型的搜索行为,这相当于增加了搜索的多样性,有利于找到更加优秀的解。通过实例数据验证混合算法的有效性,结果表明,与单一种群的算法相比,混合算法能够给出总拖期更短的多车间调度方案。2.针对考虑运输能力的MISP调度问题,建立了以虚拟运输设备和虚拟运输工序为基础的数学模型。为了将工序序列转换为满足车辆运输要求的调度方案,提出了基于虚拟运输设备和虚拟运输工序的解码方法。该解码方法的主要策略是,在忽略多车间运输的前提下生成一个初始调度方案,统计初始方案的运输需求并对运输需求进行合并,然后将运输需求转化为虚拟运输设备上的虚拟运输工序,重新计算所有工序的调度顺序,再根据新的工序顺序生成包含虚拟运输工序的调度方案。这样,只需改变解码算子,就可以应用GA-ABC算法求解考虑运输能力的MISP调度问题。通过仿真实验检验所提算法的正确性和有效性,结果表明提出的混合方法可以有效地保障产品交货期。3.针对存在非紧密衔接工序的MISP调度问题,建立了同时考虑多车间运输约束和非紧密衔接约束的数学模型。为了将工序序列转换为满足多车间运输约束和非紧密衔接约束的调度方案,提出了基于延迟时间的解码方法,将其嵌入到GA-ABC混合算法中,使GA-ABC算法具备处理这2种约束的能力。该解码方法主要思想是:一道工序的开工时刻由紧前工序的完工时刻、跨车间运输延迟和非紧密衔接延迟共同决定,所以计算出这些时间约束,就可以确定工序的开工时刻,从而完成解码。仿真实验结果表明提出的混合方法正确可行,可以获得比对照算法更短的总拖期。4.虽然多车间合作生产模式可以提供非常广泛的工艺技术,能够提供单一车间不具备的加工能力,但在实际生产中,外部车间的负载不尽相同,导致每个车间的空闲时段也可能不同,这会影响多车间协同效率,此时需要针对这种多车间空闲产能的利用率问题（Multi-shop Idle Capacity Scheduling Problem,MISCP）进行专门的优化。提出了基于遗传算法和分枝定界（Branch and Bound,B＆B）的三窗口重调度机制来处理动态事件。在每次动态事件中,采用GA算法输出预调度方案,并将预调度方案划分为:已派工、准备派工和可重调度三个部分,利用已派工部分正在执行生产的时间段,采用B＆B对可重调度部分进行改进优化。实验数据表明,提出的三窗口重调度机制有效地利用了GA和B＆B两种求解方法,B＆B方法能够对GA输出的预调度方案有明显的改进,获得的产品总拖期优于对照算法。这些改进利用的是已派工部分正在执行生产的并行时间段,对原车间无不良影响,因此提出的GA-B＆B混合方法非常适合旧系统改造等情况。
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