(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202110036721.8 (22)申请日 2021.01.12 (71)申请人 佳禾智能科技股份有限公司 地址 523000 广东省东莞 市东莞松山湖高 新技术产业开发区工业南路6号1栋 506室 (72)发明人 胡中骥　李向才　钟鑫　 (74)专利代理 机构 深圳至诚化育知识产权代理 事务所(普通 合伙) 44728 专利代理师 涂柳晓 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01) (54)发明名称 一种基于基因表达式编程的智能工厂动态 调度方法和装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于基因表达式编程的 智能工厂动态调度方法和装置， 包括如下步骤： S1、 种群随机初始化； S2、 计算种群个体的适应度 值， 判断是否满足终止 条件； S3、 利用带精英保留 的轮盘赌进行选择操作； S4、 对选择的个体进行 重组， 移位概率进行遗传操作； S5、 构造不同的邻 域结构； S6、 判断种群当前最优解未改进的迭代 次数是否达到预先设定值； S7、 重复步骤2 至步骤 6， 直到满足终止条件为止； 本发明主要通过评价 模块可根据生产特点建立近似的仿真模型， 通过 仿真模型生成的随机实例， 用于评价不同动态调 度规则的优劣， 为实际在线调度提供候选的规则 策略， 一定程度上提高在线调度的实时性。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114764664 A 2022.07.19 CN 114764664 A 1.一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1、 种群随机初始化， 预 先定义函数集、 终端集和定义 算法参数， 并对种群进行初始化； S2、 计算种群 个体的适应度值， 判断是否满足 终止条件， 会 存在以下两种情形： A1、 当满足 终止条件时， 输出最终结果， 计算终止； A2、 当不满足 终止条件时， 则执 行S3； S3、 利用带精英保留的轮盘赌进行选择操作， 首先精英个体保留， 其次根据轮盘赌依次 选择其它个 体； S4、 对选择的个体进行重组， 移位概率进行遗传操作， 同时按照设定的变异概率对每个 个体进行变异， 即先按变异 概率进行变异操作， 再按移位概率进 行移位操作， 按重组概率进 行重组操作； S5、 构造不同的邻域结构， 对经过步骤1至步骤4得到的种群选择部分个体进行变邻域 操作， 同时另一部分个 体保持不变； S6、 判断种群当前最优解未改进的迭代次数是否达到预先设定值， 会存在以下两种情 形： B1、 当迭代次数达到预先设定值时， 随机生成部分个体对当前种群最差的部分个体进 行替换； B2、 当迭代次数未达到预先设定值 时， 对经过一系列遗传操作形成的新种群进行评价， 计算每个个体的适应度值； S7、 重复步骤2至步骤6， 直到满足 终止条件为止 。 2.根据权利要求1所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法， 其特征 在于： 步骤1中所述适应度值的计算方式是采用基因表达式编程算法， 对初始种群， 不断地 进行迭代， 基因表达式编程的缩写为GEP， 同时迭代的种群输入仿真评价模块， 仿真评价模 块根据种群的状态， 以及根据车间人机料法环的基础信息以及动态信息， 对种群的状态进 行评价。 3.根据权利要求2所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法， 其特征 在于： 步骤2中所述终止条件为计算的种群个体的适应度值是否达成生产动态调 度目标， 若 种群的状态已经达成生产动态调 度的目标， 那么终止； 若还没能达成生产动态调 度的目标， 则继续通过基因表达式编程 算法， 进行种群的进化和迭代。 4.根据权利要求3所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法， 其特征 在于： 仿真评价模块是根据车间人、 机、 料、 法、 环的基础信息和动态信息组成仿真评价体 系， 通过仿真评价体系对生产动态调度目标进行评价。 5.根据权利要求4所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法， 其特征 在于： 所述基因表达式编 码的格式为： 单个基因的组成元素分为两部 分， 第一部 分元素从函 数集FS中选择， 第二部分元素从终端集TS 选择， 其中FS包含算数运算加、 减、 乘、 以及保护性 的除法， 保护性的除法在除数为零时返回1； TS包含表示候选工件的属性和当前状态的元 素， 用于构造工件派遣规则的排序， 即针对每一台设备， 根据排序优 先级选择对应的工件和 工序， 可以设计多基因染色体， 如下面公式： ST＝max(AT,MT) IT＝max(0,CT ‑AT)权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114764664 A 2WT＝max(0,AT ‑CT) 其中， ST为工件当前工序最早开工时间， AT为工件当前工序达到的时间， MT为加要当前 工序机器上等待总加工时间， IT为工件当前工序的停滞时间， CT为当前时间， WT为工件加工 机器等待时间。 6.一种具有权利要求1至5任意一项所述的基于基因表达式编程的智能工厂动态调度 方法的装置， 包括规则构 造模块和评价模块， 其特征在于： 所述规则构造模块与评价模块电 性连接， 所述规则构造模块包括开始单元、 种群初始化单元、 EGP操作单元和新种群形成单 元， 所述评价模块包括仿真评价体系单 元。 7.根据权利要求6所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法的装置， 其特征在于： 所述开始单元与种群初始 化单元电性连接， 所述种群初始 化单元与E GP操作单 元电性连接， 所述EGP操作单 元与新种群形成单 元电性连接 。 8.根据权利要求7所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法的装置， 其特征在于： 所述开始单元用于预先定义函数集、 终端集和定义算法参数， 所述种群初始 化 单元用于创建初始种群， 所述E GP操作单元用于计算创建的初始种群个体的适应度值， 并确 认适应度值是否满足终止条件， 若满足， 输出最终结果， 则结束， 若不满足， 则通过EGP操作 单元采用离线学习 方法， 结合仿真模型自动构造出 的调度规则， 生成多组可行策略以供在 线实验， 用于进行种群的进化和迭代。 9.根据权利要求8所述的一种基于基因表达式编程的智能工厂动态调度方法的装置， 其特征在于： 所述仿 真评价体系单元是根据车间人、 机、 料、 法、 环的基础信息和 动态信息组 成， 所述评价模块根据生产特点建立仿 真模型， 通过仿 真模型生成的随机实例， 用于评价不 同动态调度规则的优劣， 以及为实际在线调度提供候选的规则策略。 10.根据权利要求9所述的一种基于基因表达式编 程的智能工厂动态调度方法的装置， 其特征在于： 所述种群初始 化单元与评价模块电性连接， 评价模块根据种群的状态， 以及根 据车间人机料法环的基础信息以及动态信息， 对种群的状态进行评价。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114764664 A 3