可重构流水线动态调度和构形选择集成优化问题研究

随着模块化和可移动设备的发展和应用，柔性流水线逐渐发展成为具有可变构形的可重构流水线。对可重构流水线运行控制而言，生产调度和构形选择集成优化是提高系统运行效益的关键技术，然而目前尚缺乏有效方法。针对可重构流水线动态调度和构形选择集成优化问题，融合生产负荷控制中的作业释放控制思想和预测－反应式动态调度方法，首先建立由作业释放控制、静态调度和构形选择集成优化和重调度与构形调整三大单元组成的集成优化框架；在研究作业释放控制方法基础上，建立针对释放作业周期性滚动进行的静态调度和构形选择集成优化模型并提出基于整体编码方案的并行多目标粒子群优化算法；最后研究处理诸如设备故障、作业变更等紧急事件的重调度和构形调整策略和方法。本项目研究有望为可重构流水线动态调度和构形选择集成优化问题提供系统化解决方法，也可为构形固定的柔性流水线动态调度问题求解提供新途径。

随着模块化、轻量化和可移动设备的发展和使用，在生产中得到广泛应用的柔性流水线可成为具有可重构能力的可重构流水线。面对内外部环境改变导致的生产功能和产能的变化，可重构流水线可同时进行构形调整（构形选择）和重调度以精确的提供所需的功能和产能。鉴于构形选择和调度的紧密耦合关系，对如何有效的通过构形选择以及重排调度来提供所需的功能和产能尚缺乏系统化的解决方法。本项目则给出了可重构流水线生产调度和构形选择集成优化问题的一种解决方法。融合作业释放控制和预测－反应式动态调度策略，首先建立了由作业释放控制、滚动预调度和构形选择集成优化以及重调度与构形调整三大单元组成的集成优化框架，并通过仿真验证了框架的有效性。随后，构建了周期性执行的作业释放机制，给出了释放作业选择的启发式方法。重点开展了针对释放作业周期性滚动进行的静态调度和构形选择集成优化模型的建立和多目标优化方法的研究。以最小化总成本和加权拖期惩罚为目标, 建立了集成优化问题的多目标混合整数规划模型，并通过LINGO进行案例计算验证了模型的有效性。提出了一种表征调度和构形方案的整体编码方法，设计了可保持粒子编码可行性的解码方法和粒子更新机制。借鉴外部Pareto档案构建和拥挤距离计算技术，发展了一种有效的多目标粒子群算法，通过和NSGA-II就案例对比验证了算法的有效性和优势。为提高集成优化算法效率，基于MPI和PC集群实现了混合式（主从＋粗粒度）并行多目标粒子群算法。最后给出了处理设备故障、作业变更等紧急事件的重调度和构形调整策略和方法。.本项目在生产线优化设计建模、可重构流水线集成优化建模、监督控制重构建模方面研究成果达到了国际领先水平。在生产线设计/平衡领域的粒子群算法编码方面，针对可行工序序列的编码提出了新型的直接编码方法和粒子更新机制，该研究也达到了国际先进水平。以上有关成果已被Automatica和International Journal of Advanced Manufacturing Technology 等国际期刊所发表。综上，本项目达到了预期研究目标，丰富了可重构流水线构形设计和调度研究成果，为可重构流水线动态调度和构形选择集成优化问题提供了一种系统化解决方法。