收稿日期：２０１８０３３１； 修回日期：２０１８０５２１ 基金项目：国家自然科学基金资助项目 （７１２７１１３８）；上海理工大学科 技发展 项目
（１６ＫＪＦＺ０２８）；上海市高原学科项目（ＧＹＸＫ１２０１）
作者简介：徐云琴（１９９４），女，江西丰城人，硕士研究生，主要研究方向为生产调度、智能算法（１０７１７０９３８３＠ｑｑ．ｃｏｍ）；叶春明（１９６４），男，安
徽宣城人，博导，主要研究方向为生产调度、工业工程等；曹磊（１９８９），男，山东潍坊人，博士研究生，主要研究方向为组合优化、智能算法．
具有行为效应的含 ＡＧＶ柔性车间调度研究
徐云琴，叶春明，曹 磊
（上海理工大学 管理学院，上海 ２０００９３）
摘 要：为了研究行为效应对含 ＡＧＶ柔性车间调度问题的影响，构建了考虑学习效应以及恶化效应的以完工
时间最短为目标的数学模型。针对该模型的特点，采用基于工序、机床和 ＡＧＶ分配的编码方式，并提出具有混
沌局部搜索策略的鲸鱼算法求解。数值算例结果验证了算法的有效性和可行性。实验对比了学习效应、恶化效
应、学习—恶化效应、不考虑效应四种情况下加工时间的差异。同时研究了加工任务批量、ＡＧＶ数量对加工时
间的影响。通过实验证明了 ＡＧＶ资源约束和各效应共同影响了单位批量完工时间。
关键词：ＡＧＶ；柔性车间调度；学习效应；恶化效应；鲸鱼算法
中图分类号：ＴＰ１８１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１３６９５（２０１９）１００３４３０３３０６
ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１８．０３．０２４３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｆｌｅｘｉｂｌｅＪｏｂＳｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈ
ＡＧＶｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｂｅｈａｖｉｏｒａｌｅｆｆｅｃｔｓ
ＸｕＹｕｎｑｉｎ，ＹｅＣｈｕｎｍｉｎｇ，ＣａｏＬｅｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｂｅｈａｖｉｏｒａｌｅｆｆｅｃｔｓｏｎｆｌｅｘｉｂｌｅＪｏｂＳｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈＡＧＶ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎ
ｓｔｒｕｃｔｅｄａｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｗｉｔｈｔｈｅｇｏａｌｏｆｓｈｏｒｔｅｓｔｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎｔｉｍｅｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔａｎｄｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ．Ａｃ
ｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｄｏｐｔｅｄａｃｏｄｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｍａｃｈｉｎｅａｎｄＡＧＶａｌｌｏｃａ
ｔｉｏｎ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄａｗｈａｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｃｈａｏｔｉｃｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｓｔｒａｔｅｇｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｎｕｍｅｒｉｃａｌｅｘａｍｐｌｅｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅ
ｎｅｓｓａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｃｏｍｐａｒｅｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｉｍｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔ
，ｔｈｅ
ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ，ｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ，ａｎｄｔｈｅａｂｓｅｎｃｅｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅ
ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔａｓｋｓａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆＡＧＶｏｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｉｍｅ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅＡＧＶ
ｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｖａｒｉｏｕｓｅｆｆｅｃｔｓｊｏｉｎｔｌｙａｆｆｅｃｔｔｈｅｕｎｉｔｂａｔｃｈｃｏｍｐｌｅｔｉｏｎｔｉｍｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＡＧＶ；ＦＪＳＰ；ｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔｓ；ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｎｇｅｆｆｅｃｔｓ；ｗｈａｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＡＧＶ（ａｕｔｏｍａｔｅｄｇｕｉｄｅｄｖｅｈｉｃｌｅ）是一种可以通过智能计算
机控制系统进行控制的物料搬运移动式机器人
［１］
。它在生产
制造领域应用最广泛，因此以 ＡＧＶ搬运约束的柔性车间调度
为背景去进一步深入研究具有现实意义。
在实际生产过程中，工件加工时间会受行为效应的影响。
广义的行为效应是通过研究人的行为规律、机器加工规律，找
到提高生产效率的途径，包括学习效应、恶化效应等。本文研
究工人具有学习效应与工件具有恶化效应时对加工时间的影
响，旨在帮助企业更合理地安排生产加工计划。文献［２］考虑
学习 恶 化 因 素 并 且 机 器 具 有 可 用 性 限 制，实际加工时间 为
Ｐ
ｊｒ
＝（ｐ
０
＋ｂｔ）ｒ
ａ
（ｂ为工件恶化率，ａ为学习因子）使得单机调
度问题更加符合实际生产制造。当机器重复加工同一零件，随
着加工数量的增加，加工单个零件的时间缩短，即产生学习效
应；当零件开工时间变晚，使加工单个零件时间变长，即恶化效
应。文献［３］提出具有恶化和学习效应及资源分配的排序模
型，且将模型一般化为
Ｐ
ｊｒ
＝Ｐ
ｊ
ｍａｘ｛ｆ
ｊ
（ｒ），ｂ
ｊ
｝＋ｃｔ－
β
ｊ
μ
ｊ
（其中：
ｕ
ｊ
为工件 ｊ的可用资源；ｃ成为恶化率；ｍａｘ｛ｆ
ｊ
（ｒ），ｂ
ｊ
｝学习效应
函数）。文献［４］研究的是考虑学习恶化效应的无等待流水调
度学习恶化效应模型，利用局部搜索方法求解最小总延迟。文
献［５］考虑了同时具有学习恶化效应的柔性作业车间调度问
题，并用改进的遗传算法结合可变区域搜索进行求解。考虑到
参数设置会影响算法性能，采用了田口的鲁棒设计方法来定义
最佳参数值。文献［６］考虑学习效应以及设置时间的柔性车
间调度问题，提出遗传算法结合变量邻域搜索和迭代局部搜
索，并采用自适应策略来调整参数。文献［
７］考虑具有学习恶
化效应的平行机调度问题，提出了一种基于蚁群优化算法求解
方法。文献［８］考虑了同时具有学习恶化效应的柔性作业车
间调度问题，并用改进的遗传算法结合邻域搜索进行求解。
笔者在查阅文献的过程中发现：具有行为效应的含 ＡＧＶ
柔性车间调度研究极少。目前研究考虑学习遗忘效应，或者学
习恶化效应的调度问题，但研究者往往只取一个固定的学习
率、遗忘率、恶化率求解分析与不含效应的调度问题对比，然后
就结束了研究。忽略了分析不同的学习率，不同的遗忘率、不
同的恶化率的影响差异性。本文不仅考虑了上述不同的效应
因子对加工时间的影响，还分析了任务批量与
ＡＧＶ的数量对
含 ＡＧＶ柔性车间调度的影响。
１ 含有 ＡＧＶ的 ＦＪＳＰ描述与建模
１１ 问题描述
含有 ＡＧＶ的柔性车间调度问题考虑 ｎ工件在 ｍ台设备
上加工，并由 ＡＧＶ负责工件在设备间的运输的过程，且每台设
备都由一个工人操作。每个零件都有
ｎ
ｉ
道不同的工序 ｎ
ｉ
＜ｍ，
每个工序可在多台设备上加工，有
ｒ台 ＡＧＶ，且 ｒ＜ｍ＋２。有
如下假设：
ａ）ＡＧＶ的搬运路线是固定的，ＡＧＶ搬运不延时，不
同 ＡＧＶ搬运互不干扰；ｂ）ＡＧＶ工作内容是从上一道工序加工
第 ３６卷第 １０期
２０１９年 １０月
计 算 机 应 用 研 究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏｌ．３６Ｎｏ．１０
Ｏｃｔ．２０１９
资源评论
