【摘 要】
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工艺规划与车间调度是制造单元中两个极为重要的模块。两个模块虽然相互独立、功能迥异,却又内在联系、相互制约。对两个模块的不同交互方式直接影响着制造单元的产品加工能力、设备利用率及生产效率。传统制造企业中,工艺规划与车间调度往往被分配至独立的部门串行操作。依此操作,可能使得已规划的工艺路线在实际操作中化为无效操作。造成此现象的主要原因在于传统制造企业中的物料转运作业往往是由人工进行,这给实际生产调度系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目:“多机器人协同装配单元的布局优化与调度方法研究”,项目编号:51775470；
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工艺规划与车间调度是制造单元中两个极为重要的模块。两个模块虽然相互独立、功能迥异,却又内在联系、相互制约。对两个模块的不同交互方式直接影响着制造单元的产品加工能力、设备利用率及生产效率。传统制造企业中,工艺规划与车间调度往往被分配至独立的部门串行操作。依此操作,可能使得已规划的工艺路线在实际操作中化为无效操作。造成此现象的主要原因在于传统制造企业中的物料转运作业往往是由人工进行,这给实际生产调度系统带来了大量不确定因素。考虑到工业机器人具有确定性及柔性且随着机器人技术不断被应用于工业生产。对机器人制造单元集成式工艺规划与调度（robotic manufacturing cell integrated process planning and scheduling,RMC-IPPS）问题的研究具有重要的理论价值与实际意义。本课题的主要研究工作如下:（1）确定了基于后决策技术的RMC-IPPS问题求解策略。在优化阶段,运用多目标进化算法求得RMC-IPPS问题的非劣解集;在决策阶段,基于层次分析法,从非劣解集中筛选符合条件的满意解。在该策略的指导下,本文以NSGA-Ⅲ算法为依托,结合聚类分析与模拟退火算法设计了一种高维多目标优化算法——聚类NSGA-Ⅲ算法（clusterNSGA-Ⅲ）。该算法弥补了NSGA-Ⅲ算法局部搜索能力较差的设计缺陷,并结合聚类分析无监督学习的特点,挖掘了种群个体间的内在联系,使得算法兼顾全局与局部搜索能力。（2）针对集成式工艺规划与调度（integrated process planning and scheduling,IPPS）问题所涉及的多种加工柔性,提出了一种多层级线性编码方法。该方法能有效地将IPPS问题的解用简单的数据结构表示,实现了IPPS问题的整体求解;通过基准实例对所提方法进行测试,验证了所提方法在解决IPPS问题上的可行性及有效性。（3）在已建立的IPPS问题求解方法的基础上,针对单元内毛坯件/半成品的转运问题,设计了一种基于贪婪思想的机器人调度策略。该策略每一步都选择当前最优状态,使生产周期尽量不因搬运工序的存在而产生过多延滞;通过实际生产应用算例对所提方法进行了测试,并与标准NSGA-Ⅲ算法及基于偏好的多目标粒子群优化算法进行了比较,测试结果验证了本文所提方法的优越性。（4）基于模糊集合理论建立了多目标不确定RMC-IPPS问题模型,该模型综合考虑了传统机床操作的不确定性及机器人操作的确定性因素;采用模糊集合的相关理论实现了非支配排序及多层级线性编码方法的解码操作;改进了实际生产应用算例,使其符合不确定RMC-IPPS问题的测试标准,并采用所提算法对算例进行了求解,验证了本文所提方法的有效性。
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