專利名稱：數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)控機(jī)床生產(chǎn)加工制造系統(tǒng)，尤其是數(shù)控機(jī)床聯(lián) 網(wǎng)的制造系統(tǒng)，考慮機(jī)床的現(xiàn)有加工負(fù)荷，通過刀具與加工任務(wù)的合 理分配，實(shí)現(xiàn)待加工任務(wù)在最短時(shí)間內(nèi)完成的管理目標(biāo)的加工任務(wù)與 刀具的調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
對(duì)于復(fù)雜的、多品種中小批量的自動(dòng)化生產(chǎn)制造系統(tǒng)，生產(chǎn)計(jì)劃 與調(diào)度技術(shù)是制造系統(tǒng)能否取得預(yù)期經(jīng)濟(jì)效益的關(guān)鍵技術(shù)之一。它的 目標(biāo)是通過對(duì)制造過程中物料流的合理規(guī)劃、調(diào)度與控制，實(shí)現(xiàn)提高 生產(chǎn)效率、縮短制造周期，提高生產(chǎn)資源利用率的目的，保證生產(chǎn)系 統(tǒng)的高效運(yùn)行。在包括數(shù)控加工中心在內(nèi)的自動(dòng)化生產(chǎn)制造系統(tǒng)中， 對(duì)應(yīng)不同的加工工序， 一般一個(gè)工件的加工需要由若干把不同的刀具 完成。為了高效率的完成加工任務(wù)，應(yīng)該盡量安排一個(gè)工件在一臺(tái)數(shù) 控加工中心上完成，以減少工件的裝卡時(shí)間。因此，需要將該工件加 工所需要的刀具安裝在數(shù)控加工中心的刀庫之中。然而，對(duì)于多品種 中小批量的自動(dòng)化生產(chǎn)制造系統(tǒng)，每種工件的加工工序不同，所需要 的刀具也不相同。受刀具數(shù)量與加工設(shè)備數(shù)量的限制，需要解決刀具 分配與加工任務(wù)調(diào)度的問題，即實(shí)現(xiàn)各種刀具存放在哪臺(tái)機(jī)床的刀庫 中的決策以及各種工件加工任務(wù)由哪臺(tái)加工設(shè)備完成的決策。該問題在實(shí)際生產(chǎn)中，往往會(huì)導(dǎo)致加工設(shè)備由于缺乏刀具而必須等待其它加 工設(shè)備完成加工后，才能實(shí)現(xiàn)工件的加工情況，即出現(xiàn)機(jī)床等刀具的 情況。這將極大地影響系統(tǒng)的生產(chǎn)效率。
為了解決該問題，本發(fā)明提出了一種以加工一組工件時(shí)，系統(tǒng) 通過時(shí)間最少(即待加工任務(wù)在最短時(shí)間內(nèi)完成)為優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)控 機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是要提供一種數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，用于 解決生產(chǎn)制造系統(tǒng)高效運(yùn)行的技術(shù)問題，該方法能夠考慮生產(chǎn)制造系 統(tǒng)中各個(gè)機(jī)床的現(xiàn)有加工負(fù)荷，通過刀具與加工任務(wù)的合理分配，實(shí) 現(xiàn)待加工任務(wù)在最短時(shí)間內(nèi)完成的管理目標(biāo)。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是 一種數(shù)控機(jī)床加工任
務(wù)與刀具的調(diào)度方法，包括有n臺(tái)加工設(shè)備M^ M2，…，艮構(gòu)成一個(gè) 生產(chǎn)制造加工系統(tǒng)，m種工件Pi， p2，…，"的加工任務(wù)，每種工件 的加工均由若干道P"工序組成，Pij表示第i個(gè)工件的第j道工序， 根據(jù)加工工藝要求由生產(chǎn)制造加工系統(tǒng)中不同的加工設(shè)備完成；
其具體步驟為 1. 產(chǎn)生一個(gè)初始的解群體
考慮各工件不同工序在指定加工設(shè)備上加工的約束條件，隨機(jī)生 成每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工各工件不同工序的加工任務(wù)順序；根據(jù)遺 傳算法，每臺(tái)加工設(shè)備Mi需要生成N種不同的加工任務(wù)順序，即產(chǎn)生2. 計(jì)算隨機(jī)生成的N種不同的加工任務(wù)順序情況下的系統(tǒng)通過時(shí)間， 并根據(jù)計(jì)算結(jié)果評(píng)價(jià)其優(yōu)劣；
3. 根據(jù)遺傳算法的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，挑選k個(gè)最優(yōu)解為
每臺(tái)加工設(shè)備Mi生成新的N種不同的加工任務(wù)順序；
4. 重新評(píng)價(jià)每個(gè)加工任務(wù)順序的優(yōu)劣，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算 次數(shù)為止；
5. 將最后一次計(jì)算結(jié)果中的最優(yōu)解，即每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工各 工件不同工序的加工任務(wù)順序，作為最后的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)調(diào)度結(jié) 果。
上述步驟二中的具體計(jì)算方法如下-
設(shè)有m種工件p" p2，…，"的加工任務(wù)，每種工件的加工均由若 干道工序組成，這樣就形成了一個(gè)加工任務(wù)列表
Pi: Pii， Pi"…，Pii
p2: P21， p22， …，p2j (1)
Pm:Pml ，Pm2 ，…，Pmq 根據(jù)加工工藝要求，確定工序Pij由若干個(gè)加工設(shè)備(Ms，Mr，…，
Mt }中的一臺(tái)完成加工；
每臺(tái)加工設(shè)備Mi隨機(jī)生成加工任務(wù)的順序方法為 隨機(jī)地選擇一個(gè)加工工件Pi,然后再隨機(jī)地選擇要加工的工序pis，
再在該工序的備選加工設(shè)備(M" Mq，…，My }中隨機(jī)地選擇一臺(tái)加工
設(shè)備Mx，隨機(jī)生成加工設(shè)備Mx的一個(gè)加工任務(wù)
Mx: pis將加工任務(wù)Pis從加工任務(wù)列表(1)中刪除，再重復(fù)以上操作，直至
加工任務(wù)列表為空，隨機(jī)生成一個(gè)加工任務(wù)順序-
M1:Pax，pdd，， P印
M2: pb" per,…，phv (2)
Mn: pcz， Pfs， …，plw 另外，按照加工任務(wù)隨機(jī)選擇的順序，生成一個(gè)遺傳算法中的染色體-
Pis，pjq，Pis， …，Plu (3)
其中，每一道工序都對(duì)應(yīng)一臺(tái)隨機(jī)選擇的加工設(shè)備；根據(jù)染色體(3) 同樣獲得一個(gè)由(2)所表示的加工任務(wù)順序。 上述步驟三中的具體計(jì)算方法如下 設(shè)按照加工任務(wù)順序(2)，每臺(tái)加工設(shè)備完成加工任務(wù)的時(shí)間為
{ "U, t2， ， tn }，系統(tǒng)通過時(shí)間乙x定義為
Tmax=max{ ti， t2， …，tn } (4) 根據(jù)式(4)即可計(jì)算每一種加工任務(wù)順序(2)的系統(tǒng)通過時(shí)間；
通過式(4)的計(jì)算，選擇k個(gè)最優(yōu)解及其它所對(duì)應(yīng)的k個(gè)染色體，
并通過遺傳算法中的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，生成新的每臺(tái)加 工設(shè)備Mi的N種不同的加工任務(wù)順序；
復(fù)制保留k個(gè)最優(yōu)染色體，以保證新生成的加工任務(wù)順序的系統(tǒng)通
過時(shí)間T^至少要優(yōu)于老的加工任務(wù)順序的系統(tǒng)通過時(shí)間T ax。
交叉采用遺傳算法中若干種隨機(jī)排序問題的交叉算法，設(shè)兩個(gè)待交
叉的染色體為-
Ci: p3 p5 p2 P4 Pi p6 C2: p4 p2 Ps Pi Ps Ps首先，隨機(jī)地確定兩個(gè)交叉位置"！"
p3 p5p2 i p4 I Pe
C2: p4 p2Pe I Pi Ps I p3
令d (C2)中與G (d)交叉位置內(nèi)參數(shù)相同的參數(shù)為零，艮P
Ci: p3 0p2 i p4 0 i p6 C2: 0 p2 p6 i 0 p5 i p3
分別將以上兩個(gè)染色體交叉位置間的參數(shù)依次向左或向右移動(dòng)，填充
o的位置，其結(jié)果為
Ci: p3 p2 p4 |0 0 i p6 C2: p2 p6 p5 I 0 0 i p3
然后將交叉位置間的參數(shù)進(jìn)行交換，得到新的染色體
(V : p3 p2P4 I Pi Ps| Ps C2': p2 p6p5 |P4 pi i p3
變異在N個(gè)染色體中抽取小于5X量的染色體，作為變異的染色體，
其變異的方法為隨機(jī)地交換兩個(gè)參數(shù)的位置，例如對(duì)于染色體
Ci: p3 Ps p2 p4 Pi Ps
隨機(jī)地選擇P5和Pi，并將其位置互換，生成新的染色體
(V : p3 Pip2 p4 p5 Pe
通過選擇代表k個(gè)最優(yōu)解的染色體，并經(jīng)過不同染色體之間的交叉等 遺傳算子操作，生成新的N種不同的加工任務(wù)順序。 上述步驟四的具體方法如下-
采用步驟二的方法，對(duì)步驟三中新生成的N種不同的加工任務(wù) 順序進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià)，并采用遺傳算子利用步驟三的方法繼續(xù)生成新的 N種不同的加工任務(wù)順序，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算次數(shù)為止。 本發(fā)明的有益效果通過該發(fā)明的方法，解決了數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度問題， 所發(fā)明的方法特別適用于數(shù)控機(jī)床聯(lián)網(wǎng)控制的系統(tǒng)使用，可以有效地 提高自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，包括有n臺(tái)加 工設(shè)備Mi， M2，…，Mn構(gòu)成一個(gè)生產(chǎn)制造加工系統(tǒng)，m種工件p,， p2，…， W的加工任務(wù)，每種工件的加工均由若干道Pij工序組成，Pij表示第i 個(gè)工件的第j道工序，根據(jù)加工工藝要求由生產(chǎn)制造加工系統(tǒng)中不同 的加工設(shè)備完成。
本發(fā)明根據(jù)遺傳算法，提出了數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方 法。首先論述加工任務(wù)的調(diào)度方法，其基本步驟為
(1) 考慮各工件不同工序在指定加工設(shè)備上加工的約束條件，隨機(jī) 生成每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工各工件不同工序的加工任務(wù)順序。 根據(jù)遺傳算法，每臺(tái)加工設(shè)備Mi需要生成N種不同的加工任務(wù)順 序，即產(chǎn)生一個(gè)初始的解群體。
(2) 以系統(tǒng)通過時(shí)間最少(即待加工任務(wù)在最短時(shí)間內(nèi)完成)為優(yōu) 化目標(biāo)，計(jì)算步驟(1)隨機(jī)生成的N種不同的加工任務(wù)順序情 況下的系統(tǒng)通過時(shí)間，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果評(píng)價(jià)其優(yōu)劣。
(3) 根據(jù)遺傳算法的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，由步驟(2)挑 選的k個(gè)最優(yōu)解為每臺(tái)加工設(shè)備Mi生成新的N種不同的加工任務(wù)順序。
(4) 返回步驟(2),重新評(píng)價(jià)每個(gè)加工任務(wù)順序的優(yōu)劣，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算次數(shù)為止(例如ioo次)。
(5)將最后一次計(jì)算結(jié)果中的最優(yōu)解，即每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工 各工件不同工序的加工任務(wù)順序，作為最后的數(shù)控機(jī)床加工任 務(wù)調(diào)度結(jié)果。 以下對(duì)上述每一步驟的具體計(jì)算方法進(jìn)行論述。
步驟l):
設(shè)有m種工件pu p2，…，仏的加工任務(wù)，每種工件的加工均由若
干道工序組成，這樣就形成了一個(gè)加工任務(wù)列表 Pi: Pii, Pi2， …，Pii
p2: P21， p22， …，p2j (1)
PmSPml，Pm2>…，Pmq
根據(jù)加工工藝要求，可以確定工序Pij由若干個(gè)加工設(shè)備^，M"…， Mt }中的一臺(tái)完成加工。
每臺(tái)加工設(shè)備Mi隨機(jī)生成加工任務(wù)的順序方法為
隨機(jī)地選擇一個(gè)加工工件Pi，然后再隨機(jī)地選擇要加工的工序pis，
再在該工序的備選加工設(shè)備{1， Mq，…，My }中隨機(jī)地選擇一臺(tái)加工 設(shè)備Mx。這樣就隨機(jī)生成了加工設(shè)備Mx的一個(gè)加工任務(wù)
Mx: pis
將加工任務(wù)P"從加工任務(wù)列表(1)中刪除，再重復(fù)以上操作，直至 加工任務(wù)列表為空。這樣就隨機(jī)生成了一個(gè)加工任務(wù)順序。
M1:P ，Pdq， …，PgU
M2: pby， per，…，phv (2)Mn: pcz， pfs， …，Ph> 另外，按照加工任務(wù)隨機(jī)選擇的順序，可以生成一個(gè)遺傳算法中的染 色體
Ci: PiS， Pjq， Pis，…，Piu (3)
其中，每一道工序都對(duì)應(yīng)一臺(tái)隨機(jī)選擇的加工設(shè)備。因此，根據(jù)染色
體(3)同樣可以獲得一個(gè)由(2)所表示的加工任務(wù)順序。
利用上述方法生成的加工任務(wù)順序，有可能出現(xiàn)一臺(tái)加工設(shè)備上 加工同一工件的不同加工工序。此時(shí)，考慮生產(chǎn)工藝要求， 一臺(tái)加工 設(shè)備上工件加工的每一道工序需在前一道工序完成后才能進(jìn)行。隨機(jī) 生成的加工順序不符合此規(guī)律時(shí)，可以通過位置置換，即將同一加工 設(shè)備上工件前道與后道工序的加工順序互換，讓其滿足加工工藝的約 束條件。這樣就隨機(jī)地生成了一個(gè)加工任務(wù)順序的可行解，同樣方法
可以生成N種不同的加工任務(wù)順序，獲得N個(gè)染色體d， C2，…，CN。 步驟2):
生產(chǎn)調(diào)度的目標(biāo)是尋找一種最優(yōu)的加工任務(wù)順序，以保證生產(chǎn)系 統(tǒng)的系統(tǒng)通過時(shí)間最少(即待加工任務(wù)在最短時(shí)間內(nèi)完成)。設(shè)按照 加工任務(wù)順序(2)，每臺(tái)加工設(shè)備完成加工任務(wù)的時(shí)間為(tu t2，…，
tn }，系統(tǒng)通過時(shí)間T^定義為
Tmax=max{ti， t2， …，tn} (4) 根據(jù)式(4)即可計(jì)算每一種加工任務(wù)順序(2)的系統(tǒng)通過時(shí)間。
步驟3):
通過式(4)的計(jì)算，選擇k個(gè)最優(yōu)解及其它所對(duì)應(yīng)的k個(gè)染色
體，并通過遺傳算法中的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，生成新的每臺(tái)加工設(shè)備Mi的N種不同的加工任務(wù)順序。
復(fù)制保留k個(gè)最優(yōu)染色體，以保證新生成的加工任務(wù)順序的系統(tǒng)通
過時(shí)間T,至少要優(yōu)于老的加工任務(wù)順序的系統(tǒng)通過時(shí)間Tmax。
交叉本發(fā)明所涉及的是加工任務(wù)的隨機(jī)排序問題，可以采用遺傳算 法中若干種隨機(jī)排序問題的交叉算法，以下介紹其中一種。設(shè)兩個(gè)待 交叉的染色體為
P3 P5 P2 P4 Pi P6
C2: p4 p2 p6 p5 p3
首先，隨機(jī)地確定兩個(gè)交叉位置"！"
p3 p5p2 i p4 Pi I Pe C2: p4 P2P6 I Pi Ps I p3
令d (C2)中與G (d)交叉位置內(nèi)參數(shù)相同的參數(shù)為零，艮P
p3 0p2 i p4 0 i p6 C2: 0 p2 p6 I 0 p5 i p3
分別將以上兩個(gè)染色體交叉位置間的參數(shù)依次向左或向右移動(dòng)，填充
o的位置，其結(jié)果為
C!: p3 p2 p4 |0 0 i p6 C2: p2 p6 Ps I 0 0 i p3
然后將交叉位置間的參數(shù)進(jìn)行交換，得到新的染色體
CV : p3 p2 P4 I Pi Ps| Pe C/: p2 p6 p5 |P4 Pi l p3
變異在N個(gè)染色體中抽取少量的(小于5%)的染色體，作為變異 的染色體，其變異的方法為隨機(jī)地交換兩個(gè)參數(shù)的位置，例如對(duì)于染 色體
Ci: p3 p5 p2 P4 Pi Pe隨機(jī)地選擇Ps和P"并將其位置互換，生成新的染色體
C/:P3 Pi P2 p4 P5 P6
通過選擇代表k個(gè)最優(yōu)解的染色體，并經(jīng)過不同染色體之間的交叉等遺傳算子操作，可以生成新的N種不同的加工任務(wù)順序。值得一提的是，上述方法是一種隨機(jī)排序的方法，因此會(huì)產(chǎn)生一臺(tái)加工設(shè)備上工件加工的后道工序位于前道工序之前的問題，此時(shí)需要將工件前道與后道工序的加工順序互換，讓其滿足加工工藝的約束條件。步驟4):
采用步驟2)的方法，對(duì)步驟3)新生成的N種不同的加工任務(wù)順序進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià)，并采用遺傳算子利用步驟3)的方法繼續(xù)生成新的N種不同的加工任務(wù)順序，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算次數(shù)為止(例如100次)。以上過程實(shí)際上是一個(gè)迭代計(jì)算過程。步驟5): .
將最后一次計(jì)算結(jié)果中的最優(yōu)解，即每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工各工件不同工序的加工任務(wù)順序，作為最后的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)調(diào)度結(jié)果。
以上是數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)的調(diào)度計(jì)算方法，基于該調(diào)度結(jié)果，考慮刀具的調(diào)度方法。
通過加工任務(wù)的調(diào)度，確定了每臺(tái)加工設(shè)備上工件的加工順序。首先，應(yīng)該將加工工件所需要的刀具安裝在相應(yīng)的加工設(shè)備上，當(dāng)?shù)毒呤褂贸霈F(xiàn)矛盾時(shí)，需要對(duì)刀具使用的優(yōu)先順序做出決策，即解決刀具的調(diào)度問題。此時(shí)，按照每個(gè)工件的加工時(shí)間計(jì)算每臺(tái)加工設(shè)備Mi上加工完這些工件所需要的時(shí)問ti。 ti越大，說明設(shè)備對(duì)工件系統(tǒng)通過時(shí)問的影響也越大，因而其優(yōu)先權(quán)也越大。優(yōu)先權(quán)低的設(shè)備如與優(yōu)先權(quán)高的設(shè)備在刀具使用上出現(xiàn)矛盾時(shí)，應(yīng)處于等待狀態(tài)，直至優(yōu)先權(quán)高的設(shè)備使用完刀具為止。
權(quán)利要求
1. 一種數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，包括有n臺(tái)加工設(shè)備M1，M2，…，Mn構(gòu)成一個(gè)生產(chǎn)制造加工系統(tǒng)，m種工件p1，p2，…，pm的加工任務(wù)，每種工件的加工均由若干道pij工序組成，pij表示第i個(gè)工件的第j道工序，根據(jù)加工工藝要求由生產(chǎn)制造加工系統(tǒng)中不同的加工設(shè)備完成，其特征在于，其具體步驟為(1)產(chǎn)生一個(gè)初始的解群體考慮各工件不同工序在指定加工設(shè)備上加工的約束條件，隨機(jī)生成每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工各工件不同工序的加工任務(wù)順序；根據(jù)遺傳算法，每臺(tái)加工設(shè)備Mi需要生成N種不同的加工任務(wù)順序，即產(chǎn)生一個(gè)初始的解群體；(2)計(jì)算隨機(jī)生成的N種不同的加工任務(wù)順序情況下的系統(tǒng)通過時(shí)間，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果評(píng)價(jià)其優(yōu)劣；(3)根據(jù)遺傳算法的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，挑選k個(gè)最優(yōu)解為每臺(tái)加工設(shè)備Mi生成新的N種不同的加工任務(wù)順序；(4)重新評(píng)價(jià)每個(gè)加工任務(wù)順序的優(yōu)劣，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算次數(shù)為止；(5)將最后一次計(jì)算結(jié)果中的最優(yōu)解，即每臺(tái)加工設(shè)備Mi上，加工各工件不同工序的加工任務(wù)順序，作為最后的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)調(diào)度結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，其特征在于，上述步驟二中的具體計(jì)算方法如下設(shè)有m種工件pn p2，…，"的加工任務(wù)，每種工件的加工均由若干道工序組成，這樣就形成了一個(gè)加工任務(wù)列表pi: Pii， Pi2，…，Pii p2: P21， p22， …，p2j (1)PmJPml，Pm2， …，Pinq 根據(jù)加工工藝要求，確定工序Pij由若干個(gè)加工設(shè)備m"Mr,…，Mt }中的一臺(tái)完成加工；每臺(tái)加工設(shè)備Mi隨機(jī)生成加工任務(wù)的順序方法為隨機(jī)地選擇一個(gè)加工工件Pi，然后再隨機(jī)地選擇要加工的工序pis，再在該工序的備選加工設(shè)備(Mw， Mq，…，My }中隨機(jī)地選擇一臺(tái)加工 設(shè)備Mx，隨機(jī)生成加工設(shè)備M.的一個(gè)加工任務(wù)Mx: pis將加工任務(wù)Pis從加工任務(wù)列表(1)中刪除，再重復(fù)以上操作，直至加工任務(wù)列表為空，隨機(jī)生成一個(gè)加工任務(wù)順序M"Pa"Pd,，…，p卵M2: pby， per，…，phv (2)Mn: pcz， pfs， …，Piw另外，按照加工任務(wù)隨機(jī)選擇的順序，生成一個(gè)遺傳算法中的染色體 Ci: Pis， Pjq， pi"…，Piu (3)其中，每一道工序都對(duì)應(yīng)一臺(tái)隨機(jī)選擇的加工設(shè)備；根據(jù)染色體(3) 同樣獲得一個(gè)由(2)所表示的加工任務(wù)順序。
3.根據(jù)權(quán)利要求l所述的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，其特征在于，上述步驟三中的具體計(jì)算方法如下設(shè)按照加工任務(wù)順序(2)，每臺(tái)加工設(shè)備完成加工任務(wù)的時(shí)間為{ "U， t2，…，tn }，系統(tǒng)通過時(shí)間乙x定義為<formula>formula see original document page 4</formula> 根據(jù)式(4)即可計(jì)算每一種加工任務(wù)順序(2)的系統(tǒng)通過時(shí)間；通過式(4)的計(jì)算，選擇k個(gè)最優(yōu)解及其它所對(duì)應(yīng)的k個(gè)染色體，并通過遺傳算法中的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，生成新的每臺(tái)加 工設(shè)備Mi的N種不同的加工任務(wù)順序；復(fù)制保留k個(gè)最優(yōu)染色體，以保證新生成的加工任務(wù)順序的系 統(tǒng)通過時(shí)間T^至少要優(yōu)于老的加工任務(wù)順序的系統(tǒng)通過時(shí)間T,。 交叉采用遺傳算法中若干種隨機(jī)排序問題的交叉算法，設(shè)兩個(gè)待交叉的染色體為C" p3 p5 p2 p4 Pi Pe C2: p4 p2 p6 pi p5 p3首先，隨機(jī)地確定兩個(gè)交叉位置"," Ci: p3 p5p2 i p4 Pi I Pe C2: p4 p2 p6 I Pi Ps I p3令d (C2)中與C2 (d)交叉位置內(nèi)參數(shù)相同的參數(shù)為零，艮口p3 0 p2 i p4 0 i p6 C2: 0 p2 pe l 0 p5 I p3分別將以上兩個(gè)染色體交叉位置間的參數(shù)依次向左或向右移動(dòng)，填充o的位置，其結(jié)果為p3 p2p4|00 I Pe C2: p2 p6p5 i 0 0 i p3然后將交叉位置間的參數(shù)進(jìn)行交換，得到新的染色體Ci': p3 P2 P4 lPl P.5| p6 CV : P2 PePs l P4 Pi I P3變異在N個(gè)染色體中抽取小于5X量的染色體，作為變異的染色體，其變異的方法為隨機(jī)地交換兩個(gè)參數(shù)的位置，例如對(duì)于染色體p3 p5 p2 p4 Pi p6隨機(jī)地選擇P5和Pi，并將其位置互換，生成新的染色體d' : p3 Pi p2 p4 p5 p6通過選擇代表k個(gè)最優(yōu)解的染色體，并經(jīng)過不同染色體之間的交叉等遺傳算子操作，生成新的N種不同的加工任務(wù)順序。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，其特征在于，上述步驟四的具體方法如下采用步驟二的方法，對(duì)步驟三中新生成的N種不同的加工任務(wù)順序進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià)，并采用遺傳算子利用步驟三的方法繼續(xù)生成新的N種不同的加工任務(wù)順序，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算次數(shù)為止。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度方法，步驟為1.產(chǎn)生一個(gè)初始的解群體，2.計(jì)算隨機(jī)生成的N種不同的加工任務(wù)順序情況下的系統(tǒng)通過時(shí)間，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果評(píng)價(jià)其優(yōu)劣；3.根據(jù)遺傳算法的遺傳算子復(fù)制、交叉和變異，挑選k個(gè)最優(yōu)解為每臺(tái)加工設(shè)備M_i生成新的N種不同的加工任務(wù)順序，4.重新評(píng)價(jià)每個(gè)加工任務(wù)順序的優(yōu)劣，直至完成預(yù)先設(shè)定的計(jì)算次數(shù)為止，5.將最后一次計(jì)算結(jié)果中的最優(yōu)解，即每臺(tái)加工設(shè)備M_i上，加工各工件不同工序的加工任務(wù)順序，作為最后的數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)調(diào)度結(jié)果。該方法解決了數(shù)控機(jī)床加工任務(wù)與刀具的調(diào)度問題，特別適用于數(shù)控機(jī)床聯(lián)網(wǎng)控制的系統(tǒng)使用，能有效地提高自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。
文檔編號(hào)G05B19/418GK101533274SQ200910045148
公開日2009年9月16日 申請(qǐng)日期2009年1月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年1月12日
發(fā)明者棟 孫, 李郝林 申請(qǐng)人:上海理工大學(xué)