欧美在线观看视频网站,亚洲熟妇色自偷自拍另类,啪啪伊人网,中文字幕第13亚洲另类,中文成人久久久久影院免费观看 ,精品人妻人人做人人爽,亚洲a视频

一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法

文檔序號(hào):40643987發(fā)布日期:2025-01-10 18:50閱讀:3來(lái)源:國(guó)知局
一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法

本發(fā)明屬于火箭貯箱裝配工序調(diào)度領(lǐng)域,具體涉及一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法。


背景技術(shù):

1、貯箱是運(yùn)載火箭的主要組成部分之一,既用于儲(chǔ)存液體推進(jìn)劑,又承擔(dān)了大部分的結(jié)構(gòu)載荷,占據(jù)了箭體60%的質(zhì)量,是影響運(yùn)載火箭性能的核心要素。在火箭貯箱的生產(chǎn)過(guò)程中,貯箱裝配工序是一個(gè)復(fù)雜且精細(xì)的過(guò)程,涉及多項(xiàng)任務(wù)和工人組合之間的協(xié)作。傳統(tǒng)的調(diào)度方法通常采用固定的資源分配策略,忽略了工人技能與任務(wù)的匹配性、技能的熟練度和工人組合的協(xié)作效率的差異。這會(huì)導(dǎo)致資源利用率低下,工人之間協(xié)調(diào)性不足,影響整體裝配效率,進(jìn)而導(dǎo)致工期延誤。隨著火箭技術(shù)的快速發(fā)展,貯箱裝配工序?qū)π实囊笠苍絹?lái)越高,如何在保證質(zhì)量的前提下,通過(guò)優(yōu)化調(diào)度提高裝配效率,已成為亟待解決的重要問(wèn)題。因此,發(fā)明一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法,以靈活應(yīng)對(duì)工人技能差異、熟練度差異以及協(xié)作效率等問(wèn)題,對(duì)于提高整體裝配效率具有重要的實(shí)際意義和廣闊的應(yīng)用前景。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題,本發(fā)明提出一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法,以綜合考慮工人的技能約束、技能熟練度以及工人組合的協(xié)作效率對(duì)調(diào)度優(yōu)化的影響,得到最優(yōu)調(diào)度方案。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:

3、一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法,具體包括以下步驟:

4、s1、針對(duì)多品種、小批量的火箭貯箱裝配任務(wù),進(jìn)行詳細(xì)的任務(wù)分析,識(shí)別每項(xiàng)任務(wù)的加工時(shí)間及其對(duì)工人組合的具體要求;

5、s2、記錄每位工人的技能集和熟練度數(shù)據(jù);所述技能集為每位工人能夠執(zhí)行的具體任務(wù),所述熟練度數(shù)據(jù)為每位工人完成這些任務(wù)的技能熟練度;

6、s3、綜合考慮工人的技能約束、技能熟練度以及工人組合的協(xié)作效率對(duì)調(diào)度優(yōu)化的影響,構(gòu)建一個(gè)以最小化完工時(shí)間為目標(biāo)的,考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度模型;所述技能約束即為工人能夠執(zhí)行的具體任務(wù);

7、s4、對(duì)步驟s3構(gòu)建的調(diào)度模型進(jìn)行求解,得到最優(yōu)調(diào)度方案,并將所述調(diào)度方案應(yīng)用于火箭貯箱裝配工序,提高裝配效率。

8、進(jìn)一步地,所述調(diào)度模型用三字段表示法表示,具體為:

9、

10、其中,rm表示機(jī)器環(huán)境為不相關(guān)并行機(jī)環(huán)境;表示所有任務(wù)的最大結(jié)束加工時(shí)間,用以評(píng)價(jià)優(yōu)化目標(biāo);為約束條件;

11、上述約束條件中,i、j分別表示任務(wù)和工人;fij表示工人j對(duì)任務(wù)i的熟練系數(shù),sij為參數(shù),用以評(píng)價(jià)工人j能否勝任任務(wù)i;w為工人集合,αij為決策變量,用以評(píng)價(jià)任務(wù)i是否分給了工人j;ri為任務(wù)i的工人人數(shù)上界;li為任務(wù)i的工人人數(shù)下界;

12、更為具體的,所述調(diào)度模型的優(yōu)化目標(biāo)為:

13、

14、其中,為調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù),ci為任務(wù)i結(jié)束加工時(shí)間,t為任務(wù)集合,以i為索引表示單個(gè)任務(wù);所述優(yōu)化目標(biāo)即為最小化所有任務(wù)的最大結(jié)束加工時(shí)間。

15、進(jìn)一步地,所述調(diào)度模型的約束條件具體包括:

16、

17、

18、上述約束條件的式子中,任務(wù)集合t={1,2,…,nt},由索引i或i'表示單個(gè)任務(wù),工作中心集合m={1,2,…,nm},由索引k表示單個(gè)工作中心,工人集合w={1,2,…,nw},由索引j表示單個(gè)工人;nt、nm、nw分別為任務(wù)、工作中心和工人的數(shù)量;

19、約束條件(1)確保每個(gè)操作只在一個(gè)工作中心完成,βik為0-1決策變量,如果任務(wù)i在工作中心k上完成,那么βik=1,否則為0;

20、約束條件(2)確保工人只有在勝任任務(wù)的情況下才會(huì)被分配到該任務(wù),αij為0-1決策變量,如果任務(wù)i分配給工人j完成,那么αij=1,否則為0;sij為參數(shù),sij=1表示工人j能勝任任務(wù)i,否則為0;

21、約束條件(3)、(4)確保分配給任務(wù)的工人人數(shù)在相應(yīng)的區(qū)間內(nèi),其中,ri為任務(wù)i的工人人數(shù)上界;li為任務(wù)i的工人人數(shù)下界;

22、約束條件(5)確保每位工人至少分配到一項(xiàng)任務(wù);

23、約束條件(6)至(8)確保每項(xiàng)任務(wù)的完成時(shí)間合理;其中,ui表示完成任務(wù)i的工人數(shù)的倒數(shù);fij表示工人j對(duì)任務(wù)i的熟練系數(shù),其取值區(qū)間為0.5至1.5,取值為1表示工人可按照標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間完成任務(wù),熟練度越高,熟練系數(shù)fij取值越低;vi表示完成任務(wù)i的工人的平均熟練系數(shù);si表示任務(wù)i的開(kāi)始加工時(shí)間;pik表示任務(wù)i在工作中心k的標(biāo)準(zhǔn)加工時(shí)間;任務(wù)i的實(shí)際協(xié)作處理時(shí)間由工作中心的標(biāo)準(zhǔn)加工時(shí)間pik和完成任務(wù)的工人組合的平均熟練系數(shù)vi共同決定;

24、約束條件(9)規(guī)定同一工作中心完成在前一項(xiàng)任務(wù)之前,不能開(kāi)始下一項(xiàng)任務(wù),以確保工作中心在同一時(shí)間只能處理一項(xiàng)任務(wù);其中,si'表示任務(wù)i'的開(kāi)始加工時(shí)間;n表示一個(gè)充分大正數(shù);xii'k為0-1決策變量;如果任務(wù)i和任務(wù)i'相鄰且在工作中心k上完成,并且任務(wù)i先于任務(wù)i',那么xii'k=1,否則為0;

25、約束條件(10)規(guī)定同一名工人在完成前一項(xiàng)任務(wù)之前,不能開(kāi)始下一項(xiàng)任務(wù),以確保工人在同一時(shí)間只能執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù);其中,yii'k為0-1決策變量,如果任務(wù)i和任務(wù)i'相鄰由工人j相繼完成,并且任務(wù)i先于任務(wù)i',那么yii'k=1,否則為0;

26、約束條件(11)至(15)確保決策變量在可行范圍內(nèi)。

27、進(jìn)一步地,步驟s4中采用gurobi求解器對(duì)小規(guī)模調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化求解,采用混合粒子群優(yōu)化算法對(duì)大規(guī)模調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化求解;所述混合粒子群優(yōu)化算法具體包括以下步驟:

28、p1、初始化參數(shù),并采用三維編碼方案初始化種群;

29、p2、計(jì)算種群內(nèi)粒子的適應(yīng)度;

30、p3、更新個(gè)體歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置;

31、p4、執(zhí)行遺傳算子更新粒子位置;

32、p5、判斷是否滿(mǎn)足迭代停止條件,如果是則輸出最優(yōu)調(diào)度方案,否則返回p2。

33、進(jìn)一步地,步驟p1中所述采用三維編碼方案初始化種群具體包括:

34、每一個(gè)粒子包含任務(wù)序列、工作中心和工人分配信息;每一維的長(zhǎng)度均為任務(wù)總數(shù);第一維對(duì)任務(wù)序列進(jìn)行編碼,值為任務(wù)編號(hào);第二維對(duì)工作中心進(jìn)行編碼,值為完成該任務(wù)的工作中心編號(hào);第三維對(duì)工人分配進(jìn)行編碼,值為完成該任務(wù)的工人組合。

35、工作中心的任務(wù)加工順序、工人執(zhí)行任務(wù)的順序都由第一維中對(duì)應(yīng)的任務(wù)編號(hào)順序決定。

36、進(jìn)一步地,步驟p4具體為:

37、p41、將種群中的每個(gè)粒子作為當(dāng)前粒子,先執(zhí)行變異算子;

38、p42、生成一個(gè)在0到1之間的隨機(jī)數(shù)r,若r<0.5,則選擇所有粒子中的最優(yōu)位置gbest與當(dāng)前粒子執(zhí)行交叉算子,否則,選擇當(dāng)前粒子獲得過(guò)的歷史最優(yōu)位置pbest與當(dāng)前粒子執(zhí)行交叉算子。

39、更為具體的,步驟p41中所述執(zhí)行變異算計(jì)具體包括:

40、p411、隨機(jī)選擇當(dāng)前粒子a的兩個(gè)不同列;

41、p412、交換所選兩列的元素;

42、p413、對(duì)交換后的第三維工人分配信息重新組合,形成新的工人組合。

43、更為具體的,步驟p42中所述執(zhí)行交叉算子具體包括:

44、p421、以粒子a為基礎(chǔ)粒子,粒子b為插入粒子;

45、p422、隨機(jī)生成一個(gè)與粒子長(zhǎng)度相同的0-1向量;

46、p423、根據(jù)0-1向量,將基礎(chǔ)粒子中對(duì)應(yīng)1的列按原位置順序保留在新粒子中;

47、p424、將插入粒子中剩余任務(wù)的列按順序依次插入至新粒子;

48、p425、交換粒子a和粒子b的角色,重復(fù)步驟p423和步驟p424,生成另一個(gè)新粒子。

49、基于上述的技術(shù)方案,本發(fā)明提出的一種考慮可變資源的火箭貯箱裝配工序不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度方法具有以下有益效果:

50、針對(duì)多品種、小批量的火箭貯箱裝配任務(wù),該發(fā)明提出的方法綜合考慮了工人的技能約束、技能熟練度以及工人組合的協(xié)作效率對(duì)調(diào)度優(yōu)化的影響,構(gòu)建了以最小化完工時(shí)間為目標(biāo)的不相關(guān)并行機(jī)調(diào)度模型。通過(guò)求解調(diào)度優(yōu)化模型,得到最優(yōu)調(diào)度方案,確保任務(wù)、工作中心和工人之間的合理匹配,提升工作中心的利用率和工人的協(xié)作效率,從而有效縮短裝配任務(wù)的完工時(shí)間。

51、本發(fā)明提出的方法還采用混合粒子群優(yōu)化算法,運(yùn)用了三維編碼方案,能夠有效處理任務(wù)、工作中心和工人分配的復(fù)雜關(guān)系,提升了算法在多維度問(wèn)題上的適應(yīng)性;結(jié)合了遺傳算法的變異和交叉算子,能夠更好地探索解空間,避免陷入局部最優(yōu)。通過(guò)該算法的優(yōu)化求解,不僅能在較短時(shí)間內(nèi)得到較優(yōu)解,且算法的穩(wěn)定性高,有效提高了調(diào)度效率。在滿(mǎn)足各項(xiàng)約束條件的前提下,將最優(yōu)調(diào)度方案應(yīng)用于火箭貯箱裝配工序,以提高裝配效率。

當(dāng)前第1頁(yè)1 2 
網(wǎng)友詢(xún)問(wèn)留言 已有0條留言
  • 還沒(méi)有人留言評(píng)論。精彩留言會(huì)獲得點(diǎn)贊!
1
阳城县| 西安市| 隆回县| 吉安市| 长海县| 长治市| 蓬溪县| 贺兰县| 平武县| 常熟市| 阜平县| 长岛县| 东至县| 鄂托克旗| 邵东县| 温泉县| 来安县| 钟山县| 八宿县| 库尔勒市| 无极县| 甘肃省| 绿春县| 鄱阳县| 深州市| 平昌县| 阳新县| 江源县| 靖西县| 鲁甸县| 泰来县| 思南县| 车致| 富阳市| 垦利县| 太保市| 德兴市| 普定县| 盈江县| 鄂温| 鹿邑县|