一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法

针对混合型制造业车间生产调度及时性、合理性、科学性及应用结合性上的不足,提出了一种基于改进蚁群算法的混合型调度算法,结合混合型生产的特点,首先给出了混合型生产调度问题细化模型,然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进,最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后,验证了该算法的可行性及有效性。

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21 00年 7月中国制造业信息化

第3 9卷

第1 3期

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种基于改进蚁群算法的混合型调度算法张旭升，戴青云(东工业大学信息工程学院，东广州广广 500 ) 106

摘要：对混合型制造业车间生产调度及时性、理性、学性及应用结合性上的不足，出了一针合科提种基于改进蚁群算法的混合型调度算法，结合混合型生产的特点，首先给出了混合型生产调度问

题细化模型，然后对传统生产调度模型中的蚁群算法进行了改进，最后通过在具备混合型生产特点的汽车玻璃制造企业测试应用后，验证了该算法的可行性及有效性。 关键词：蚁群算法；混合型；度算法；调柔性中图分类号： 2 4 T t1;4 6 2文献标识码：文章编号：6 2—1 1 (0 0 1—0 0一o 0 2;I 2 F0 . 3 A 17 6 6 2 i )3 0 8 6

生产车间调度是对其现场人员、备、艺过设工

双向收敛的蚁群算法来求解 Jb hp问题[; o—So 0中

程及车间资源等进行有效地计划和配置，以达到提国科学院的宋晓宇提出应用蚁群算法求解适合高生产效率的目的。调度问题是典型的组合优化 Jb hp调度问题的调度算法【;海交通大学 o—S o 4上问题，于 N属 P一完全问题。混合型生产是既具有连续生产过程又具有离散生产过程的复杂生产方式，种生产方式在现代化生产制造中具有更广泛这薛拾贝等提出，机器分解方法引入蚁群算法，将以弥补蚁群算法在求解 Jb—S o o h p问题时有计算量

大的缺点；东理工大学的顾幸生提出改进型华的蚁群算法解决车间作业调度问题以及利用 6,

的意义，它一般具有物流相对连续、生产过程以连续生产为主导的特点…。混合型的生产过程中， 每一个工件生产任务中，都包含了离散生产过程和连续生产过程，对于每一个生产过程都综合了离散

蚁群算法良好的融合性，与其他智能算法进行结合解决调度问题。目前在混合型生产调度中应用蚁群算法的研究相对比较少，由于混合型生产在现但代制造生产中具有典型的代表意义，以及蚁群算法

和连续的生产特点，从而提高了混合型生产调度问题的复杂性。 蚁群算法相对于其他一些计算智能

的成员方法，于新兴的算法，属相对其他算法，用蚁群算法利求解生产调度问题的研究比较少，由于其具有较但强的鲁棒性、分布式计算、于与其他方法融合的易特点，及其解决应用问题的能力，使蚁群算法得到 了越来越广泛的关注。通过分析蚁群算法成功解决的旅游商问题 ( r en a s a r l T a lg Sl m n Po e vi e b m, TP, S )综合蚁群算法自身的特点，发现蚁群算法对于组合优化问题的解决也能取得较好的效果，制造车间生产调度问题就是典型的组合优化问题，而且在文献[] 2中通过大量实验证实了相对于遗传算法和模拟退火算法，蚁群算法所找出的解的质量较高，收敛速度也较快 l。 2 j但目前对于蚁群算法在生产调度中应用的研究，主要集中在传统的 Jb—S o o h p调度问题及对于传统的 Jb hp调度优化，: o—S o如王常青等提出了收稿日期：00—0 21 3—1 6

自身的优势和容易与其他算法进行融合的特点，使得研究蚁群算法在混合型生产调度中的应用有着深刻的意义及广阔的前景。

1混合型车间生产调度问题模型1 1问题描述 .

混合型车间的生产系统主要由资源集合尺及订单集合。组成，中资源集合主要包括了人员、其 物料资源及设备资源。人员定义为：M={ 1…, t} a, 7 ) n(

其中： () t表示当前生产车间人员的种类；表 Ma示第 a种人员类型。

物料资源定义为：Ma t={ t J,, t t} Ma6… ma ( ) b

其中： a() m tt表示当前生产车间物料的种类；

基金项目：广州市科委重点科技攻关项且( 0 6 1 2o Z一D3 2 ) 0 1作者简介：张旭升(9 4一)男， 18,广东潮州人，广东工业大学硕士研究生，主要研究方向为 ME、 S制造工程。