华中科技大学高亮教授团队：混合流水车间生产与物流集成调度方法| CJME论文推荐
智能制造背景下，智能车间中大多应用自动导引小车（AGV）等运输设备来实现工件在不同机器之间以及仓库与机器之间的物流转移任务。并且，车间内运输资源数量不定，工件的加工工序存在机器选择柔性，这些都导致工件转移时间的不确定性。在这种情况下，按照传统调度方法求解出来的最优调度方案往往不是实际生产中的最优方案。因此，本文以混合流水车间为背景，协同、集成考虑车间生产过程与物流过程，设计一种混合流水车间生产与物流集成调度方法。
本文主要采用理论分析与实例验证相结合的方法，先给出所使用方法的理论定义和具体介绍，再进行针对性的实验设计。具体地，本文首先给出了所研究问题中任务和任务池的定义，以及任务池的运作方式；其次，本文依据任务池的特点，提出了相关问题一种特定的编解码方式，并依据析取图模型，从理论上证明了该编解码方式的可行性；然后，本文给出了所使用遗传与禁忌搜索混合算法的实现细节，包括种群初始化、交叉算子、变异算子、邻域结构、禁忌表和终止准则等；最后，本文通过实验验证了所提出方法的可行性与优越性，其中包括根据相关研究生成问题算例，以及根据问题特征设计三组具体的编程实验。实验中，应用甘特图等工具，通过合理的对比多种编解码方式、任务选择规则和算法，给出具有说服力的结果。
图1 方法框架图
本文提出了一种混合流水车间生产与物流集成调度方法，具体表现在任务池等相关概念的引入以及应用于智能优化算法的特定编解码方式。为验证所提方法的科学性与优越性，本文设计了三类实验。在第一类实验中，本文将所提出的编解码方式与其他两种编解码方式进行对比，在相同的算法设置下，所提出编解码方式在所有算例上得到了更高质量的解。在第二类实验中，本文对比了四种应用于解码中的任务选择规则，结果显示，本文所使用的FCFS规则在所有58个算例中取得了30个算例更好质量的解，以及在29个算例上平均求解效果更好。在第三类实验中，本文对比了多种不同的算法，结果显示，本文所使用的算法在所有58个算例中取得了40个算例更好质量的解，以及在38个算例上平均求解效果更好。
图2 三种不同解的甘特图
本文解决了混合流水车间中生产与物流集成调度问题。首先，本文提出了一种该问题新的求解模式，其中包括任务池的建立，编解码方式的确定；其次，本文使用了一种遗传与禁忌搜索混合算法对问题进行求解。三类编程实验的结果说明，本文所提出方法能在合适的时间内取得问题的满意解。
在现代智能制造背景下的“无人化”智能车间中，自动导引小车具有广泛的应用。以此，研究车间中生产与物流集成调度方法，更符合现代化车间的实际，有助于提高车间整体的生产效率，降低生产成本。
[1] G Ulusoy, Ü BILGE. Simultaneous scheduling of machines and automated guided vehicles. International Journal of Production Research, 1993, 31(12):2857-2873.
[2] A Ahmadi-Javid, P Hooshangi-Tabrizi. A mathematical formulation and anarchic society optimisation algorithms for integrated scheduling of processing and transportation operations in a flow-shop environment. International Journal of Production Research, 2015, 53(19): 5988-6006.
[3] S Zabihzadeh, J Rezaeian. Two meta-heuristic algorithms for flexible flow shop scheduling problem with robotic transportation and release time. Applied Soft Computing, 2016, 40: 319-330.
[4] T Nishi, Y Hiranaka, I E Grossmann. A bilevel decomposition algorithm for simultaneous production scheduling and conflict-free routing for automated guided vehicles. Computers & Operations Research, 2011, 38(5): 876-888.
高亮，教授，现任华中科技大学机械学院党委书记、数字制造装备与技术国家重点实验室副主任。2020、2021年科睿唯安“全球高被引科学家”，首届腾讯科学探索奖获得者，IET Fellow, 国家杰出青年基金获得者。承担国家自然科学基金重点项目、973课题、863项目、装发部预研基金、国防基础科研计划及企业委托课题等项目30余项。出版中文著作7部，英文专著4部，授权发明专利40余项，发表SCI论文400余篇，Web of Science被引10000余次。担任IET CIM期刊共同主编，SEC、JIPE副主编等。担任中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会主任、中国仿真学会智能仿真优化与调度专业委员会副主任等。获得国家科技进步二等奖1项、教育部自然科学一等奖1项等。
1）调度优化方向：针对流水车间调度、作业车间调度、柔性作业车间调度、工艺规划与车间调度集成，以及分布式调度、多目标调度、动态调度、逆调度、绿色调度等，开展调度理论研究，探索高效的新调度方法。
2）设计优化方向：主要开展拓扑优化、近似模型方法、基于近似模型的设计优化、智能算法设计、大规模问题的设计优化理论研究与应用。
3）深度学习方向：主要开展深度学习、流形学习的理论基础与应用研究，探索机器学习在智能制造中的应用。
4）机器人方向：主要进行人形机器人的研发，包括人形机器人本体结构优化设计、运动控制系统设计等。
[1] Qihao Liu, Xinyu Li, Liang Gao, et al. (2020). A modified genetic algorithm with new encoding and decoding methods for integrated process planning and scheduling problem. IEEE Transactions on Cybernetics. DOI: 10.1007/s10845-020-01703-w.
[2] Long Wen, Xinyu Li, Liang Gao. (2020). A new reinforcement learning based learning rate scheduler for convolutional neural network in fault classification. IEEE Transactions on Industrial Electronics. DOI: 10.1109/TIE.2020.3044808.
[3] Yiping Gao, Xinyu Li, Liang Gao. (2021). A deep lifelong learning method for digital twin-driven defect recognition with novel classes. ASME Journal of Computing and Information Science in Engineering, 21(3), 031004.
[4] Kaipu Wang, Liang Gao, Xinyu Li, et al. (2021). Energy-efficient robotic parallel disassembly sequence planning for end-of-life products. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. DOI: 10.1109/TASE.2021.3061506.
[5] Yang Li, Cuiyu Wang, Liang Gao, et al. (2021). An improved simulated annealing algorithm based on residual network for permutation flow shop scheduling. Complex & Intelligent Systems, 7(3), 1173-1183.
更多详细内容请点击文后阅读原文获取。
编辑：谢雅洁 校对：向映姣
JME学院是由《机械工程学报》编辑部2018年创建，以关注、陪伴青年学者成长为宗旨，努力探索学术传播服务新模式。首任院长是中国机械工程学会监事会监事长、《机械工程学报》中英文两刊主编宋天虎。
欢迎各位老师扫码添加小助理-暖暖为好友，由小助理拉入JME学院官方群！
更多精彩视频
欢迎关注JME学院视频号~
寻觅合作伙伴
有一种合作叫做真诚，有一种发展可以无限，有一种伙伴可以互利共赢，愿我们合作起来流连忘返，发展起来前景可观。关于论文推荐、团队介绍、图书出版、学术直播、招聘信息、会议推广等，请与我们联系。
推荐阅读
砥砺深耕增材制造| 卓越计划高起点新刊——AMF首期重磅上线！天津大学黄田教授团队：基于输入整形的高速并联机器人残留振动抑制| CJME论文推荐北航陈殿生教授团队：最优跃度轨迹规划在步态平衡训练机器人中的应用| CJME论文推荐一种大模数齿轮渐进式成形工艺的仿真与试验研究| CJME论文推荐一种新型嵌入连通槽微通道的传热性能研究| CJME论文推荐高速列车铸铝横梁疲劳特性表征的数值模拟与试验研究 | CJME论文推荐河北工业大学李铁军教授团队：具有主-被动混合执行器的坡路助行机器人研究 | CJME论文推荐浙江大学杨华勇院士团队：数字开关先导控制双阀芯液压阀的负载口独立控制性能研究 | CJME论文推荐
版权声明：
本文为《机械工程学报》编辑部原创内容，欢迎转载，请联系授权！
在公众号后台留言需要转载的文章题目及要转载的公众号ID以获取授权!
联系我们：
联系人：暖暖
电话：010-88379909
E-mail：jme@cmes.org
网 址：http://www.cjmenet.com.cn
官方微信号：jmewechat