基于信息素的制造系統動(dòng)態(tài)協(xié)調分析論文
當今制造業(yè)面臨著(zhù)非常嚴峻的挑戰，其原因在于市場(chǎng)競爭越來(lái)越多地表現為動(dòng)態(tài)化、全球化和用戶(hù)驅動(dòng)的特點(diǎn)。所以，制造系統所而臨的內外環(huán)境越來(lái)越充滿(mǎn)了隨機性與不確定性，例如:緊急加工工件的到來(lái)，生產(chǎn)設備的故障與修復，不可預知工件數量的增加變化、交貨期時(shí)間的變更等。如此諸多的隨機性和不確定因素，對制造系統的協(xié)調機制提出了更高的要求，以動(dòng)態(tài)地響應諸多的變化，從而在滿(mǎn)足生產(chǎn)環(huán)境約束(如交貨期、設備負荷率、加工先后次序等)的前提下，使得生產(chǎn)加工工藝與加工設備得到合理的匹配，使得制造系統全局的運行效果達到較優(yōu)或者近優(yōu)。
蜜蜂、螞蟻等低等動(dòng)物盡管具備極低的智能，但是卻能通過(guò)彼此之間的交互產(chǎn)生全局行為來(lái)提高對環(huán)境的自適應性。螞蟻的探路覓食方法就是一個(gè)典型的群居動(dòng)物行為實(shí)例。在觀(guān)察螞蟻從巢穴到食物源的尋找路徑的過(guò)程中發(fā)現，螞蟻盡管不能從外部環(huán)境中得到任何關(guān)于路徑的全局信息，但是總能找到巢穴與食物源之間的最短路徑。經(jīng)研究發(fā)現，螞蟻的這種群體協(xié)作功能是通過(guò)一種遺留在其往返路徑上的叫做信息素(Pheromone)的一種揮發(fā)性化學(xué)物質(zhì)來(lái)進(jìn)行協(xié)調和通信的。通過(guò)這種信息素物質(zhì)，使得螞蟻群體表現出極其強大的優(yōu)化能力。蟻群算法原理就是根據螞蟻群體覓食的思想而設計出來(lái)的一種群體智能優(yōu)化算法，該算法在作業(yè)車(chē)間調度問(wèn)題.任務(wù)分配問(wèn)題.機器人合作問(wèn)題等領(lǐng)域得到了廣泛的研究與應用。筆者受螞蟻覓食行為模型與零件的生產(chǎn)加工工藝選擇的相似性的啟發(fā)，提出了基于信息素的任務(wù)分配協(xié)調機制，以信息素為介質(zhì)，給出了制造系統生產(chǎn)加工工藝選擇的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)協(xié)調算法。
1基于信息素的協(xié)調機制
基于信息素的協(xié)調機制源于螞蟻的覓食活動(dòng)，盡管單個(gè)螞蟻的行為比較簡(jiǎn)單，但整個(gè)螞蟻群體表現為高度機構化的社會(huì )組織，在許多情況下能夠完成遠遠超過(guò)單個(gè)螞蟻能力的復雜的任務(wù)。這種能力來(lái)源于螞蟻群體中的依靠信息素作為通信物質(zhì)的個(gè)體協(xié)作行為。螞蟻在覓食過(guò)程中能過(guò)通過(guò)相互協(xié)作找到食物源與巢穴之間的最短路徑。
螞蟻群體不但能夠協(xié)調完成復雜的任務(wù)，而且還能夠自適應外部環(huán)境的變化，無(wú)論路徑長(cháng)短，各只螞蟻一開(kāi)始的分布是均勻的，螞蟻總是先按照相同的概率選擇可行路徑。螞蟻在途經(jīng)的過(guò)程中，能夠在其經(jīng)過(guò)的路徑上留下信息素，而且能夠感知這種化學(xué)物質(zhì)的存在及其強弱，并以此指導自己的行為，螞蟻更傾向于向信息素量大的路徑上移動(dòng)。相等時(shí)間內較短路徑上的信息素的遺留量就比較多，則選擇較短路徑上的螞蟻也隨之增多。不難發(fā)現，由于大量螞蟻組成的蟻群集體行為表現出了一種信息正反饋現象，即某一路徑上走過(guò)的螞蟻越多，則隨后的螞蟻選擇該路徑的概率就越大，螞蟻個(gè)體之間就是通過(guò)這種信息交流機制來(lái)進(jìn)行覓食，并最終沿著(zhù)最短路徑進(jìn)行，通過(guò)對螞蟻覓食行為的深入研究表明。
2基于信息素的制造系統動(dòng)態(tài)協(xié)調
2. 1基于信息素的靜態(tài)協(xié)調分配算法
對某一任務(wù)的加工可以有多條加工工藝路線(xiàn)完成，而由于設備性能的不同導致任何一條生產(chǎn)加工工藝路線(xiàn)所需要的總生產(chǎn)成本也是有所不同的，所以，可以理解每條加工工藝路線(xiàn)就分別擁有不同量值的信息素，與這些加工工藝路線(xiàn)對每一種加工任務(wù)的吸引強度分別相對應。如果在某條工藝路線(xiàn)上不具備加工某類(lèi)生產(chǎn)任務(wù)的話(huà)，則設置該條工藝路線(xiàn)上的信息素值為0，以防比該條工藝路線(xiàn)再吸引此類(lèi)加工任務(wù)而使完工時(shí)間等性能指標受到一定程度的影響。 然而，由于只能有某一條或某幾條加工工藝路線(xiàn)可以完成即有的任務(wù)的加工。所以，為了模仿螞蟻覓食的探路過(guò)程，并與加工過(guò)程中的真實(shí)情況相吻合，首先設置所有能夠加工某類(lèi)生產(chǎn)任務(wù)的工藝路線(xiàn)上的信息.
當某條加工工藝路線(xiàn)中所擁有的某設備的可利用時(shí)間小于該設備能夠加工的某種工件的對應某一加工工序所需工時(shí)的時(shí)候，自動(dòng)置該條加工工藝路線(xiàn)的信息素為零。另外，當某個(gè)設備的可利用時(shí)間為零時(shí)，該資源涉及到的所有加工工藝路線(xiàn)的信息素為零。
然而，在實(shí)際生產(chǎn)中存在大量隨機事件，如新任務(wù)插入、訂單的取消、交貨期變動(dòng)、機器故障等。為此，針對這些隨機事件需要動(dòng)態(tài)的協(xié)調來(lái)合理的進(jìn)行任務(wù)的分配。由于篇幅問(wèn)題，本文主要從新任務(wù)加入這種情況來(lái)具體研究基于信息素的動(dòng)態(tài)協(xié)調算法。有關(guān)設備故障、交貨期變更等動(dòng)態(tài)協(xié)調問(wèn)題將在后續的工作中展開(kāi)研究。
2. 2新任務(wù)到達時(shí)的動(dòng)態(tài)協(xié)調
新任務(wù)所涉及的范圍較大，可以指種類(lèi)不同的加工工件的集合，這里為了簡(jiǎn)單描述基于信息素的任務(wù)分配的動(dòng)態(tài)協(xié)調過(guò)程，假設新任務(wù)中僅包含一種類(lèi)型工件的加工任務(wù)(多種類(lèi)型的任務(wù)也可依此類(lèi)推)。這里只有新任務(wù)的加工工藝特征信息。
具體動(dòng)態(tài)協(xié)調算法步驟如下：
1)首先為新任務(wù)每道加工工序選擇具有匹配工藝能力的機床。因為在一個(gè)制造單元或者車(chē)間內部具有某種加工工藝能力的機床往往不比一臺，也就是在機床設備之間具有可選擇性或者可替代性，所以新任務(wù)的每一道加工工序通�？蓪鄠�(gè)機床可供選擇。
2)將之前生產(chǎn)任務(wù)選擇工藝路線(xiàn)時(shí)在每臺可替代機床上遺留的信息素量各自相加，可由式(5)計算所得。
由式(5)所計算出的信息素值大小的差異正體現各個(gè)加工機床在加工某種加工工藝特征時(shí)所表現出來(lái)的能力的強弱。在此條件下運行基于信息素的工藝路徑選擇算法，將新任務(wù)中每個(gè)工件的第7道加工工序特征分配給步驟1)中所涉及到的機床，選中每個(gè)設備的概率可由式(6)計算所得。
3)更新機床所擁有的信息素的值。
4)為新任務(wù)中所有工件的第(j+1)道加工工序特征選擇機床，直至新任務(wù)的所有加工工藝特征都選擇所對應能力的機床為止。
5)對新任務(wù)的每道加工工藝特征在各可用機床上的加工數量進(jìn)行統計，將承擔工件任務(wù)較多的機床自組織成一個(gè)主虛擬制造單元，將承擔工件任務(wù)數量較少的機床自組織成多個(gè)或一個(gè)副虛擬制造單元。
6)主、副虛擬制造單元在完成新任務(wù)加工后自動(dòng)解散并恢復到之前所屬的單元狀態(tài)。
3結語(yǔ)
受螞蟻群體覓食行為研究成果的啟發(fā)，本文提出了基于信息素的制造系統靜態(tài)和動(dòng)態(tài)協(xié)調算法。在該算法中，利用信息素量的大小來(lái)反映機床對加工任務(wù)的吸引力，通過(guò)獎懲機制，使其表征加工路線(xiàn)(資源)的優(yōu)劣。實(shí)例結果表明，通過(guò)該算法既實(shí)現了加工成本的相對較優(yōu)化，又實(shí)現了制造系統中各設備的均衡利用，并對制造系統內外部環(huán)境變化具有良好的自適應性，為解決實(shí)際生產(chǎn)任務(wù)分配問(wèn)題提供了一種實(shí)際可行的新思路。
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