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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：一种汽车发动机柔性产线分批与调度方法，以最小化拖期惩罚为优化目标，将原始优化问题通过两阶段分别求解，即：通过遗传禁忌混合的启发式算法求解每种工件的共计子批数以及不同工件全部子批的加工顺序，再在此加工顺序下，针对随机到达时间的特点采用样本均值近似方法建立混合整数规划模型，即根据工件来料时间的随机特性生成若干个场景，目标是最小化所有场景的超期惩罚均值，通过求解每个子批的批量大小，实现批量优化。本发明将遗传算法与禁忌搜索算法行了结合，以拖期惩罚最小为目标，针对待加工工件随机到达，且具有机器换模时间的柔性流水生产线，对每种工件的总加工量进行分批处理，形成多个子批，并对多个子批的加工次序进行优化。

主权项：1.一种汽车发动机柔性产线分批与调度方法，其特征在于，以最小化拖期惩罚为优化目标，将原始优化问题通过两阶段分别求解，即：通过遗传禁忌混合的启发式算法求解每种工件的共计子批数以及不同工件全部子批的加工顺序，再在此加工顺序下，针对随机到达时间的特点采用样本均值近似方法建立混合整数规划模型，即根据工件来料时间的随机特性生成若干个场景，目标是最小化所有场景的超期惩罚均值，通过求解每个子批的批量大小，实现批量优化；目标函数对应的混合整数规划模型为：最小化S个场景下拖期惩罚均值约束条件包括：①同一台机器上相邻子批在该机器上的加工完成时间之间的关系满足：tlks-tl-1ks≥nl·PTπlk+STπl-1πlk，2≤l≤L,1≤k≤K,1sS；②同一子批在相邻两台机器上的加工完成时间之间的关系满足：tlks-tlk-1s≥nl·PTπlk+STπl-1πlk，1≤l≤L,1≤k≤K,1sS；③所有工件均在来料后才可开始加工：tl0s≥ATπls，1≤l≤L,1sS；④各种工件各子批总量的约束满足：⑤场景s下工件i的拖期Tis不小于该工件交期与该工件最后一个子批的加工完成时间之差满足：⑥所有变量取值范围的约束满足：tlks≥0,intnl＞0,rli∈0,1,qli∈0,1,Tis≥0,1≤l≤L,0≤i≤I,0≤k≤K,1≤s≤S；其中：I为工件种类，工件编号i∈I；K为机器数，机器编号k∈K；di为工件i的总批量；L为编码长度，子批编号l∈L；π为加工顺序，πl表示第l批工件的工件种类；PTik为工件i在机器k上的单件加工时间；STijk为机器k上由工件i换到工件j的换模时间；rli为辅助变量，rli＝1表示第l个子批工件种类为i，否则rli＝0；qli为辅助变量，qli＝1表示第l个子批为工件i的最后一个子批，否则qli＝0；ATis为场景s中工件i的来料时间；DDi为工件i的交期；μi为工件i的拖期惩罚系数；待优化变量：nl为整数变量，第l个子批包含的子批数，大于等于0；tlks为连续变量，第s个场景下第l个子批在第k台机器上的加工完成时间；Tis为连续变量，表示场景s下工件i的拖期。

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