• 298•价值工程基于人工蜂群算法的柔性工艺规划方法研究
Rearch on the Flexible Process Planning Bad on Artificial Bee Colony Algorithm
关于江南的诗杨佩莉Y A N G P ei-l i；宋栓军S O N G Shuan-j u n；石雯丽SH I W e n-li
(西安工程大学机电学院，西安710048)
(School o f M echanical and Electrical Engineering,Xi'an Polytechnic University,Xi'an710048 ,China)
摘要：以产品加工任务的完工时间为优化目标，建立了柔性工艺规划问题的数学模型。针对零件的加工工艺柔性、特征次序柔性 及加工机器柔性，结合人工蜂群算法，提出了一种序列编码方式，该编码方式保证了后续产生的新解为满足工艺柔性约束的可行解。设计了局部搜索变异操作策略与全局搜索交叉操作策略，进行种群的更新，之后给出了人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题总流程。最后，通过实例对提出的人工蜂群算法进行了测试，测试结果表明，与其他算法求解工艺规划问题相比，人工蜂群算法具备更好的稳 定性和更高的求解效率。
Abstract:The m athem atical m odel o f flexible process planning is established w ith th e objective o f th e com pletion tim e o f product processing tasks.According to th e order o f flexible p arts o f th e processing technolog^^,features and flexible processing m achine flexibility, com bined w ith th e artifici
al bee colony algorithm,a coding m eth od o f quence is propod,w hich can ensure th e fo llo w--u p o f n ew solution s to a feasible solu tion to m eet th e constraint o f th e flexibility o f process.The local arch m u tation operation strategy and th e global arch crossover operation strategy are designed,and th e population is updated,and then th e to tal flow o f artificial bee colony algorithm is prented to solve th e flexible process planning problem.Finally,th e propod artificial bee colony algorithm is tested by an exam ple,and th e test results sh o w th at th e algorithm has better stability and higher efficiency than other algorithm s for solving th e process planning problem.
写工作总结关键词：柔性工艺规划；人工蜂群算法；局部搜索；全局搜索
Key words:flexible process planning；artificial bee colony algorithm；local arch；global arch
中图分类号:TH166;TP278 文献标识码
0引言
当今制造企业的主要生产方式随着客户需求的个性 化特征逐步向多品种、少批量的生产方向发展。因此，如何 灵活地响应市场的多样化及个性化需求，迅速地将客户需 求转化成生产指令，高效率、低成本地生产出客户满意的 订单产品，工艺规划环节显得尤为重要1|]。然而在实际生产 中，同一产品
碧海蓝线特征具有不同的加工工艺、同一产品的加工 特征具有加工次序的约束、同一加工工序具有多个可选的 加工机器，这些特征均表现出工艺规划的柔性特征。
本文将重点研究利用人工蜂群算法求解柔性工艺规 划问题。首选建立了该问题的数学模型，然后提出了一种 序列编码方式，该编码方式保证了后续产生的新解为满足 工艺柔性约束的可行解。在算法的局部搜索阶段，设计了 局部搜索变异操作策略，使采蜜蜂及观察蜂在解周围进行 局部搜索，寻找更优解；在全局搜索阶段，设计了全局搜索 交叉操作策略，使侦查蜂进行全局搜索，寻找更优解，之后 给出了人工蜂群算法求解柔性工艺规划问题总流程。最 后，通过实例对提出的人工蜂群算法进行了测试，测试结 果表明，与其他算法求解工艺规划问题相比，人工蜂群算 法具备更好的稳定性和更高的求解效率。
基金项目：陕西省教育厅科研基金项目（15JK1311)资助；西安工 程大学博士科研启动基金项目（BS1301 )资助；西安工
程大学研究生创新基金项目（CX201628 )资助。
作者简介：杨佩莉（1992-)女，陕西兴平人，西安工程大学机电学 院研究生，主要研究方向为生产系统优化；宋栓军
(1974-)男，陕西西安人，西安工程大学机电学院副
教授，博士，硕士生导师，主要研究方向为生产系统优
化、供应链管理等；石雯丽（1991-)，女，甘肃两当人，
西安工程大学机电学院研究生，主要研究方向为生产
系统优化。A文章编号：1006-4311(2016)25-0298-03
1问题描述与建模
柔性工艺规划问题可以描述为：每个被加工的工件都 具有若干加工特征，工件不同特征之间具有一定的次序约 束关系，每道加工特征都具有可选的加工工艺，每道加工 工序可以在若干台可选机器上进行加工。柔性工艺规划就 是在已有的加工约束及加工资源的情况下，确定被加工零 件的工艺路线，从而使得目标达到最优。
以表1给出的零件1的柔性工艺加工信息为例，零件1包含6个加工特征，其中特征3有2个可选工艺，共有5台加工机器，每个加工工艺对应各自的可选加工机器，6个特 征之间存在一定的次序约束，在加工时，不能违反次序约束。
表1零件1加工工艺信息表
加工特征可选加工工艺可选加工机器
英凤烧饵块
可选机器对应
的加工时间
特征之间的次
序约束F1O,M"M222,25在F5之前
那是一次成功的尝试
F2〇2M nM2,M4,M520,21,15,24在F1之前
F3〇3
害群之马是什么意思M"M218,14近代书法家
O4M"M238,9
F4〇5M3,M4,M57,13,16在F3,6之前F5O6M3,M4,M530,35,26
大连实德集团
F6〇7M"M415,18
基于上述描述，本章研究的柔性工艺规划问题以最小 化加工时间为优化目标，数学模型如下[2][3]:
工件的工序加工时间(PT)见式（1):
PT=移 PT,(1) i=1
PT，为工艺路线中第i道工艺的加工时间，n为工艺路 线中包含的工艺数。
工件的机器转换时间（CT)见式(2 ):
