43、基于人工智能的生产调度模型及应用研究

基于人工智能的生产调度模型及应用研究

1. 生产调度模型

在柔性流水车间的生产调度问题中，作业的准备时间可分为两种类型。一种与机器相关，即如果作业的开始时间取决于其分配的机器，那么该作业的准备时间就依赖于这台机器；另一种是当机器上作业的准备时间取决于刚在该机器上完成的作业时，作业的准备时间则依赖于机器上待处理作业的顺序。

柔性流水车间调度问题（FFSP）的目标函数通常根据其具体的生产环境和约束条件来确定，常见的目标函数包括最小化完工时间、延迟作业数量、能源消耗等。其经典模型如下：
- 目标函数：
- 最小化 (C_{max}) (1)
- 约束条件：
- (\sum_{i = 1}^{n} A_{i,l} = 1, l = 1,2,\cdots,n) (2)
- (\sum_{k = 1}^{m_j} B_{i,j,k} = 1, i = 1,2,\cdots,n; j = 1,2,\cdots,S) (3)
- (A_{i,l} = \begin{cases}1, & \text{如果第 } i \text{ 个作业被安排在第 } l \text{ 个位置} \ 0, & \text{否则} \end{cases}) (4)
- (B_{i,j,k} = \begin{cases}1, & \text{如果第 } i \text{ 个作业的第 } j \text{ 个操作被分配到第 } k \text{ 台机器} \ 0, & \text{否则} \end{cases}) (5)
- (e_{i,j} = st_{i,j} + p_{i,j}, i = 1,2,\cdots,n; j =