清华大学制造系统第8章制造系统的调度控制(2)

S1 , S 2 ,, S n
则这 n个候选方案所对应的综合性能准则可表示为
J1 (t ) P 11 (t ) J (t ) P (t ) 2 21 J n (t ) Pn1 (t )
P 12 (t ) P22 (t ) Pn 2 (t )
一、基本原理
针对特定的制造系统设计或选用一定的 调度规则。系统运行时，调度控制器根据这 些规则和制造过程的某些易于计算的参数 （如加工时间、交付期、队列长度、机床负 荷等）确定下一步的操作（如选择一个新零 件投入系统、从工作站队列中选择下一个零 件进行加工等）。
制造过程的基本模型
ÊäÈë L QL V1 Qu W1 V2 QV Qw2 P QP Vm Wn Qwn Qw1 W2 Êä³ö U
L: 装卸站（输入） Wi:工作站 Qx:工件队列
U: 装卸站（输出） Vi: 运输装置 Qv: 运输任务队列
二、调度规则简介
目前已有一百多种调度规则 例： 1. FIFO (First in First Out)——先进先出 2. SPT (Shortest Processing Time)——优先选择具 有最短加工时间的零件 3. WINQ (Work in Next Queue)——优先选择下一 队列工作量最少的零件 4. EDD (Earliest Due Date)——优先选择具有最早 交付期的零件 5. SLACK (Slack)——优先选择松弛时间最短的零 件 J 松弛时间 Sik Di pij t
调度表
C A E F D B 作业 工序 J1 时间 t -t t -t t -t t -t t -t t -t 1 2 2 4 4 6 6 7 7 10 10 11
B A E F C D 作业 工序 J2 时间 t1-t3 t4-t5 t6-t7 t7-t8 t8-t9 t10-t12
结论——方案1（蓝线）
结论：
(1) 加权系数 u1、u2 对决策起着控制作用； (2) 有限调度规则 无限调度策略； (3) 将u 与系统状态相联系，可实现闭环动 态控制； (4) 关键问题： u1、u2 的确定。
二、基于知识的智能控制
1.控制系统组成与工作原理
智能调度控制器 控制知识库 U1 输入 智能 U 2 协调 控制 Um 调度规则集 工件投放控制 流动路径控制

调度 命令 过 程 控 制
制 造 过 程
输出
运输装置控制
系统状态
二、基于知识的智能控制（续）
2. 存在的问题
知识来源、有效性
静 态 知 识 库
输入R
调 度 控 制 器
控制U
制 过
造 程
输出C
状态反馈X
三、自学习控制
1. 控制系统组成
动 态 知 识 库 知识 输入R 知识校正 自 学 习 机 构
j k
三、优缺点分析
1. 优点：计算量小，实时性好，易于实施。 2. 问题：该方法不是一种全局最优化方法。 一种规则只适应特定的局部环境，找不到一种规则， 对于任何系统环境在各种性能上都优于其它规则。 例如，SLACK 规则虽然能使调度控制获得较 好的交付期性能（如延期时间最小），但却不能保 证设备负荷平衡度、队列长度等其它性能指标最优。 这样，当设备负荷不平衡造成设备忙闲不均而影响 到生产进度时，便会反过来影响交付时间。同样， 由于制造系统中缓冲容量是有限的，如果队列长度 指标恶化，很容易造成系统堵塞，反过来也会影响 交付时间。 因此，基于规则的调度方法难以适用于更广泛 的系统环境，更难适用于动态变化的系统环境。
F D B J1
J2
t12
D D
C
F E A B
C
F
E A
B C A E t5 t6 F t7 D B t8 t9t10t11 t J1
t1 t2 t3 t4
图8-12
时间表 t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11 t12
0 2 3 5 7 9 14 17 19 20 21 23

P 1r (t ) u1 (t ) u (t ) P2 r (t ) 2 Pnr (t ) u r (t )
最佳方案应是取最小值的J 所对应的方案，即 若 J i (t ) minJ1 (t ),
i 1,
2,
,
为实现规则动态组合，引入动态综合性能准则
J (t ) u1 (t ) P 1 (t ) u2 (t ) P 2 (t ) ur (t ) P r (t )
式中
u1 (t ), u2 (t ),, ur (t ) 为动态加权系数
若 t时刻在该决策点上对事件序列的控制有 n个后 选方案
大量方案中选出有价值的方案
3. 仿真运行：算法与软件
4. 决策控制：仿真结果优劣比较、 调度控制命令生成
8-6 智能调度方法
一、规则动态组合控制法
1.基本原理
设用于某一决策点的调度规则为
R1 , R2 , , Rr
这 r条基本规则所对应的性能准则分别为
P 1 (t ), P 2 (t ),, P r (t )

J1的时间：21 J2的时间：23
J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A B
E 图8-11
F D B J1
结论——方案2（红线）

J1的时间：21 J2的时间：23
J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A B
E 图8-11
F D B J1
结论——方案3（绿线）

知识创成 性能 控制U
制 过 造 程
智能调度 控 制 器
输出C
状态反馈X
2. 知识校正原理
知识控制器根据使用已有知识产生的 实际性能与期望性能之差对知识进行校正或 创成新的知识。
期望性能 知识
知 识 控 制 器
知 识 使用过程
实际性能
性能反馈
四、仿真自学习控制
状态反馈X2 调 度 控 制 器2 输入R2 控制U2 虚 拟 制造过程 输出C2
C 2 B 3
A 3 A 2
E 4 E 5
F 5 F 3
D 6 C 2
B 1 D 3
J2 D C F E A B C A
E 图8-11
F
D
B
J1
J2 D C F E A B C A
ຫໍສະໝຸດ Baidu
D
C
F E
A B
E 图8-11
F D B J1
J2 D C F E A B C A
D
C
F E
A
最优路线
B
E 图8-11
四、规则动态切换调度控制方法
1. 基本原理 根据制造系统的实际情况，确定适当调度规则 集。系统运行时，根据实际状态，动态选择规则集 中的规则进行调度控制。 2. 实现框图 3. 应用举例 例：用FIFO、SPT 进行动态切换调度控制 状态变量：零件在队列中的平均等待时间 动态选择：当零件在队列中平均等待时间小于 某一设定值时，选用SPT规则进行调度，若零件等 待时间超过该设定值，则选用FIFO规则进行调度。 计算决策：SPT有效时，计算各零件的加工时 间，选择最短者进行处理； FIFO有效时，计算各 零件的到达时间，选择最长者进行处理。
n
J 2 (t ), ,
J n (t )
则最佳方案为 Si
2.调度控制器结构
调度控制器 调度规则集
u1
规则 输入 动态 u2 组合 控制 ur P2 (t)计算 Pr (t)计算
P1(t)计算


决
策 控 制
调度 命令 制 造 过 程 输出

系统状态
3. 应用举例
例：将基本规则 R1：SPT，R2：WINQ 进行组合 对工作站 W1的输入进行控制 W2
动 态 知 识 库
自学习 机 构2
自学习 机 构1
输入R
输入处理 协调控制
输入R1
调 度 控 制 器1
控制U1
实 际 制造过程
输出C1
状态反馈X1
规则动态切换调度控制方法 的实现框图
调度控制器 动 态 选 择 R1 R2

输入
Rr
计 算 决 策
制 造 过 程
输出
系统状态
8-5 基于仿真的调度方法
一、基本原理
计算机 仿 真
输入R
调 度 控制器
控制U
制 过
造 程
输出C
状态反馈X
二、关键问题
1. 仿真建模：准确描述实际系统
2. 实验设计：如何以最小的代价，从
S2 S1
W1
W3 SPT P11=32 P21=68 WINQ P12=74 P22=26
t 时刻： S1 S2
综合性能准则
S1 : S2 : S1 : S2 : J 1 (t ) u1 (t ) P 11 (t ) u 2 (t ) P 12 (t ) J 2 (t ) u1 (t ) P 21 (t ) u 2 (t ) P 22 (t ) 若 u1 (t ) 0.3, u 2 (t ) 0.7 J 1 (t ) 0.3 3 2 0.7 7 4 6 1.4 J 2 (t ) 0.3 6 8 0.7 2 6 3 8.6 J 2最小，选S 2 若 u1 (t ) 0.7, S1 : S2 : u 2 (t ) 0.3 J 1 (t ) 0.7 3 2 0.3 7 4 4 4.6 J 2 (t ) 0.7 6 8 0.3 2 6 5 5.4 J 1最小，选S1
J1的时间：21 J2的时间：23
8-3 非流水排序调度方法
二、n 个工件，m台机床的排序问题
问题：n X m 非流水最优排序问题未解决， 枚举法计算量爆炸，
n作业m机非流水排序有(n!) 个方案。
例，n=10，m=5 共有(10!) = 6.29X10
5 32
m
个排序方案
8-4 基于规则的调度方法
序，要求求出在m台机床上的最优排
序，以使总的加工时间最短。
例：
已知：
1. 2个工件J1和J2， 2. 在6 台机床（A、B、C、E、F）上加工 3. 加工的工序、工时数据如表8-3所示
求：
使制造总工期最短的最优排序。
例（续）
表8-3 加工工序、工时数据 工件 J1 工件 J2
工序 工时 工序 工时
第八章 制造系统的调度控制
8-1 8-2 8-3 8-4 8-5 8-6 概述 流水排序调度方法 非流水排序调度方法 基于规则的调度方法 基于仿真的调度方法 智能调度方法
8-3 非流水排序调度方法
一、2个工件、m台机床非流水排序 （图解法） 问题描述：给定两个工件A和B，每个
工件在m台机床上具有不同的加工顺