改进灰狼优化算法求解机器人 作业车间调度问题.pdf
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1、第 卷第期年月计算技术与自动化C o m p u t i n gT e c h n o l o g ya n dA u t o m a t i o nV o l ,N o J u n 收稿日期:基金项目:重庆市技术创新与应用示范类基金资助项目(c s t c j s z x c y z d X )作者简介:晏晓凡(),男,重庆渝中人,本科,助理工程师,研究方向:智能制造,信息化项目规划及建设.通信联系人,E m a i l:y a n x i a o f a n c q c y c o m文章编号:()D O I:/j c n k i j s j s y z d h 改进灰狼优化算法求解机器人
2、作业车间调度问题晏晓凡(重庆川仪自动化股份有限公司执行器分公司,重庆 )摘要:针对物料机器人指派和作业车间的联合调度问题,设计了一种改进灰狼优化算法进行求解.根据机器人作业车间调度和灰狼优化算法的各自特点,提出一种面向机器人转移工序的编码方式.解码时,考虑工件运输的前提是工件在当前机器的工序已加工,提出融合间隙解码方法的驱动解码方法.为避免算法陷入局部最优,在灰狼个体位置更新后加入个体变异方法.最后,通过与其他智能优化算法及同类算法进行比较,验证了所提灰狼优化算法的有效性.关键词:机器人;作业车间调度;灰狼优化算法;集成调度;间隙解码中图分类号:T P 文献标识码:AA nI m p r o
3、v e dG r e yW o l fO p t i m i z a t i o nA l g o r i t h mf o rR o b o t i cJ o bS h o pS c h e d u l i n gP r o b l e mYANX i a o f a n(A c t u a t o rF i l i a l e,C h o n g q i n gC h u a n y iA u t o m a t i o nC o,L t d,C h o n g q i n g ,C h i n a)A b s t r a c t:A i m i n ga t t h ep r o b l
4、 e mo fm a t e r i a l r o b o t a s s i g n m e n t a n d j o i n t s c h e d u l i n go f t h ew o r kw o r k s h o p,a n i m p r o v e dg r a yw o l fo p t i m i z a t i o na l g o r i t h mi sd e s i g n e dt os o l v ei t A c c o r d i n gt ot h er e s p e c t i v ec h a r a c t e r i s t i c s
5、o ft h er o b o t j o bs h o ps c h e d u l i n ga n dt h eg r a yw o l f o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m,a c o d i n gm e t h o d f o r t h e r o b o t t r a n s f e rp r o c e s s i sp r o p o s e d Wh e nd e c o d i n g,t h ep r e m i s eo f t h ew o r k p i e c e t r a n s p o r t a t i
6、 o n i s c o n s i d e r e d t h a t t h e j o bh a sb e e np r o c e s s e d i n t h e c u r r e n tm a c h i n eo p e r a t i o n,a n dt h ed r i v i n gd e c o d i n gm e t h o do f t h e f u s i o ng a pd e c o d i n gm e t h o d i sp r o p o s e d I no r d e r t oa v o i dt h ea l g o r i t h m
7、f a l l i n gi n t o l o c a l o p t i m i z a t i o n,t h e i n d i v i d u a l v a r i a t i o nm e t h o d i sa d d e da f t e r t h e i n d i v i d u a l p o s i t i o no f t h eg r a yw o l f i su p d a t e d F i n a l l y,t h ee f f e c t i v e n e s so f t h ep r o p o s e dg r a yw o l f o p
8、 t i m i z a t i o na l g o r i t h mi sv e r i f i e db yc o m p a r i n gw i t ho t h e r i n t e l l i g e n t o p t i m i z a t i o na l g o r i t h m sa n ds i m i l a ra l g o r i t h m s K e yw o r d s:r o b o t;j o bs h o ps c h e d u l i n g;g r a yw o l fo p t i m i z a t i o na l g o r i
9、t h m;i n t e g r a t e ds c h e d u l i n g;g a pd e c o d i n gm e t h o d随着物联网技术和人工智能技术的深度融合,物料机器人因其能有效提高生产效率、降低人工成本,开始被大量运用于加工车间中,以实现智能化生产.然而,S a w i k指出,制造系统中机器人和机器之间缺乏适当的协调可能会产生严重后果.因而,机器人车间调度问题成为近年来工业应用和学术研究的热点问题.机器人作业车间调度问题的求解因其解空间结构复杂,现有研究多采用智能优化算法求解.杨煜俊等针对作业车间多机器人制造单元调度问题,提出了基于三层编码的遗传算法进行求
10、解.陈魁等结合竞争机制和随机重启机制提出了一种第 卷第期晏晓凡:改进灰狼优化算法求解机器人作业车间调度问题混合粒子群优化算法.成丽新等人采用基本表达式 编 程 的 方 法 求 解 单AGV车 间 调 度 问 题.Z h e n g等人针对大型调度问题提出了一种下限计算方法.全燕鸣等人引入亲和度函数,提出了一种克隆选择算法进行迭代求解.李峥峰等人考虑了机器人充电约束,通过虚拟设备设计了工件分配和AGV运输任务两段染色体编码的改进遗传算法进行求解.胡晓阳等人采用工序穿和机器穿双层编码对问题模型进行求解,提出了一种融合贪心启发式规则的改进迭代局部搜索算法.高效的智能优化算法对于问题的求解有着极其重要
11、的作用.灰狼优化算法(g r e yw o l fo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m,GWO)是模仿狼群等级制度和捕食行为而提出的一种新型群智能优化算法,该算法原理简单、易于实现,已成功应用于多种优化问题中,已有部分学者将其应用于求解车间调度问题.顾九春等人利用离散灰狼优化算法求解作业车间节能调度问题.姜天华 提出了一种求解低碳车间调度问题的灰狼优化算法.因而,本文将采用灰狼优化算法进行求解.问题描述和模型建立 问题描述机器人作业车间调度问题(r o b o t i cj o bs h o ps c h e d u l i n gp r o b l
12、 e m,R J S P)可以描述如下:现有工件(JJ,Jn)需 要在m台 机 器(MM,Mm)上加工生产,在生产过程中,由r个单爪机器人负责工件在机器间运输.每个工件Ji有hi个加工工序Oi k并需按一定顺序在相关机器k上加工,加工时间为pi j,工序Oi k和Oi(k)之间的转移工序由机器人Ri负责,将工件Ji由机器Mi k的输出缓冲区转移至机器Mi(k)的输入缓冲区,转移时间为TMi k,Mi(k),装/卸站(L/U)分别作为未加工工件的分发中心和已完工工件的收集中心.在进行加工前,假设所有工件和机器人都在L/U站,加工完成后,机器人和工件都返回L/U站,图为B i l g e提出的机器
13、人作业车间布局,每个布局由四台机器、两个单爪机器人和一个L/U站组成.模型建立本问题目标是求解一个可行的调度方案,使得最大完工时间最小化,建立如下数学模型:m i nCm a x m i nm a xi,n(Ci)()CiCi dTM d,L/U()Ci dSi dPi d()Si jCi(j)C Ti jS Ti j()S Ti j m a xrRiXRii j(ARiTVAR j,Mi(j),Ci(j)()C Ti jS Ti jTMi(j),Mi j()rRiXRii j()Cki jPi jQ(Yi j,a b)Cka b()Si j,Ci j,S Ti j()其中,Ci为工件i完成所
14、有加工工序并进入L/U站的时间;Si d/Ci d分别为工序Oi d的开完工时间;Si d/Ci d/Pi d分别表示工序工件i最后加工工序的开工时间/完工时间/加工时间;TMd,L/U表示工件i完 成 加 工 并 进 入L/U站 的 运 输 时 间;C Ti j/S Ti j分别表示加工工序Oi j前的转移完成/开始时间;ARi表示机器人Ri的最早可用时刻;VAR i表示机器人在ARi时刻的位置;XRii j为变量,若加工工序Oi j前的转移工序指派给机器人Ri,XRii j,否则,XRii j;Cki j表示工序Oi j在机器k上加工的完工时间;Yi j,a b为变量,如工序Oi j在Oa
15、 b后加工,Yi j,a b,否则,Yi j,a b;Q为一个极大的正数.图种机器人作业车间布局式()为目标函数;约束()和约束()定义了最大完工时间目标;约束()、约束()和约束()表示同工件的各工序先后约束关系;约束()表示一个机器人一次只能处理一个工件;约束()表示同一机器上加工工序的时间约束.计算技术与自动化 年月求解R J S P的改进灰狼优化算法机器人作业车间调度问题是作业车间调度问题的扩展,是更困难的约束组合优化问题和典型的N Ph a r d问题,它可以看作是两个子问题:机器人调度问题和工序排序问题.为更好地匹配这一问题结构及调度特点,本文设计了一种改进灰狼算法(GWO),该算
16、法是M i r j a l i l i 从灰狼狼群围猎行为中受到启发而提出的,通过模拟灰狼狼群搜索、包围和攻击猎物的狩猎过程实现优化搜索的目的,其主要思想是不断更新种群中最好的个解:最好解、次好解和第三好解,并利用它们来引导其他解的进化搜索.与其他优化算法相比,GWO具有收敛速度快、鲁棒性强等特点.编码GWO最初用于解决连续优化问题,因此单个位置向量由一系列实数组成.然而,在机器人作业车间中,每台机器上的工序排列和机器人指派都需要一种典型的离散调度解决方案.因此,解决方案表示和转换机制对于GWO在R J S P中的应用都非常重要.在此提出了一种面向机器人运输的编码方式.如图(a)所示,本文设计
17、的编码长度为整个机器人车间系统中的运输次数,编码长度L的计算如下:Lni(hi)()以图中的布局为例,设现有个待加工工件,每个工件有道待加工工序,那么系统的总运输次数L().在编码中,个体位置向量X的各元素为连续值,且在预定范围内取值.如图(a)中编码取值范围为,按固定的顺序存储,每个元素对应一道转移工序,其中V T 表示工件的第一道转移工序,V TE表示机器人将工件从L/U站转移至工件的第一道工序的加工机器的输入缓冲区.图个体位置向量及转换方式 驱动解码为将连 续 形 式 转 化 为 离 散 形 式,本 文 采 用R OV规则来解决灰狼优化算法连续个体位置向量和机器人作业车间调度问题离散调度
18、解间的编码转换,图(b)展示了基于R OV规则的转换过程,首先将个体位置向量的元素值按升序排序,然后根据新的顺序,将元素值与其转移工序重新对应,最后对所对应的转移工序进行调整,调整后的工序排序如图(c)所示.在编码转换之后,对转换后的编码进行直接解码,基于间隙挤压法设计了一种针对机器人作业车间调度问题的驱动型解码算法,该解码方法能够在解码过程中驱动工序加工,故称其为驱动解码方法,具体解码步骤如下:步骤自左向右读取个体位置向量转换后的转移工序V Ti j,判断j是否大于,若j,转步骤,否则,转步骤.步骤获取工序Oi(j)的加工时间Pi j和工序Oi(j)的完工时间Ci(j),若j,Ci(j);寻
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