一种生产任务与资源匹配方法及装置与流程

1.本技术涉及生产资源动态调控领域，尤其涉及一种生产任务与资源匹配方法及装置。


背景技术：

2.传统制造模式中，生产流程主要以线下刻盘、人工确认的方式在多企业间进行交互，存在的一些问题如：配套企业地理位置分布的差异性以及企业对资源信息描述的异构性，导致配套企业对共享的订单任务制造资源的匹配难度大，多个子任务并行与配套企业有限资源的配置矛盾等问题；企业与配套生产企业间未能合理安排生产任务、合理配置生产资源所导致的生产工期延长、成本提高、利润降低等。
3.为了解决传统生产模式难以满足用户个性化需求的问题，需要对用户的生产需求与工厂生产资源需要进行匹配，而生产任务与资源匹配问题的解决为典型的np-hard的组合优化问题，解决组合优化问题的方案为致力于寻找最优解的精确求解方法，通常包括整数规划、分支定界法以及枚举法。
4.而采用寻找最优解的精确求解方法在计算过程中占用大量计算机内存，并且求解时间较长，难以适用于问题规模较大、约束复杂、实时性强的生产任务与资源匹配的问题。


技术实现要素：

5.本技术的实施例提供的一种生产任务与资源匹配方法及装置，一定程度上能够减少生产任务与工厂无法有效匹配、闲置工厂产能过剩的缺陷。
6.为达到上述目的，本技术的实施例采用如下技术方案：
7.第一方面，本技术提供了一种生产任务与资源匹配方法，所述方法包括：
8.采集生产资源，建立资源数据集合；其中，所述资源数据集合为对生产资源进行分类整合得到的；
9.获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项，并对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；
10.在所述资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。
11.可选的，所述采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，包括：
12.采集实时生产资源数据，建立资源数据评价模型，对每个生产任务子项所对应的资源数据子集合中的资源数据进行排序；
13.采用遗传算法对候选匹配集合中的资源数据组合进行筛选，输出最优的生产任务与生产资源的匹配组合。
14.可选的，所述生产资源包括产线评价、设备/仪器能力评价、工装夹具信息、人工产
能、生产环境、生产资质；
15.所述采集生产资源，建立资源数据集合，包括：
16.采集工厂对应的生产资源，构建生产资源模型；
17.采用生产资源模型对工厂的生产资源进行分类及评估，形成所述资源数据集合；其中，所述资源数据集合包括：产线能力评价、设备/仪器能力评价、工装夹具能力评价、人工产能评价及生产资质能力评价。
18.可选的，在所述获取整体生产任务的过程中，所述整体生产任务至少包括以下生产数据：
19.产品级别、产品名称、产品图号、任务类型、产品数量、工期要求、工序类型、加工设备类型。
20.可选的，在所述获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项的过程中，多个所述生产任务子项为具有生产时间顺序且粒度相同的相互独立的分项。
21.可选的，所述对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项的步骤中，所述方法还包括：
22.确定多个生产任务子项并行串行关系，将多个生产任务子项按照生产顺序分为高级别任务子项和低级别任务子项；
23.获取生产任务子项对应的生产周期，输出生产任务子项的生产计划；
24.优化并输出生产任务子项的生产路径；
25.其中，所述高级别任务子项为所属低级别任务子项全部生产完成后开始实施；对于同级别的低级别任务子项，将低级别任务子项采用并行处理的方式输出。
26.可选的，所述获取生产任务子项对应的生产周期，输出生产任务子项的生产计划，包括：
27.获取各生产任务子项的起止时间以及生产周期；
28.根据起止时间对多个生产任务子项进行排序。
29.可选的，所述优化并输出生产任务子项的生产路径，包括：
30.筛选获取生产周期最长的关键生产任务子项；
31.基于关键生产任务子项所需要花费的生产周期和整体任务周期，延长非关键生产任务子项所对应的生产周期。
32.第二方面，本技术提供了一种生产任务与资源匹配装置，所述装置包括：
33.资源数据单元，用于采集生产资源，建立资源数据集合；其中，所述资源数据集合为对生产资源进行分类整合得到的；
34.任务分配单元，用于获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项，并对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；
35.优化单元，用于在所述资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。
36.第三方面，本技术提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方案中所述方法的步骤。
37.在本技术中，至少具有如下技术效果或优点：
38.本技术通过采集生产资源，进行生产资源分类整合后获取得到生产资源集合，从而方便对市面上存在的生产资源进行整体的宏观调控，以方便对后续的生产任务的下达以及优化提供保障；
39.同时，通过根据接收到的生产需求生成的生产任务进行划分并形成生产任务子项，通过对生产任务子项进行排序，从而获得预计完成生产任务子项的顺序，根据生产任务子项的排产顺序获取基于生产资源集合的候选匹配集合，最终通过优化的方式取得候选匹配集合中的最优生产任务与生产资源的匹配组合，能够实现解决了现有技术中存在的企业与配套生产企业间未能合理安排生产任务、合理配置生产资源所导致的生产工期延长、成本提高等问题。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本技术实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的结构图；
42.图2为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的流程图；
43.图3为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的生产资源类别示意图；
44.图4为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的生产资源模型的流程图；
45.图5为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的拥挤度距离计算的示意图；
46.图6为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的精英保留策略示意图；
47.图7为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的染色体编码示意图；
48.图8为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的交叉算子示意图；
49.图9为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的变异算子示意图；
50.图10为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的利用nsga-ii求解生产任务与资源匹配问题的流程图；
51.图11为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配装置的结构示意图。
具体实施方式
52.下面结合附图所示的各实施方式对本技术进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本技术的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替代，均属于本技术的保护范围之内。
53.在本技术实施例的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置
关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术创造的限制。
54.此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本技术创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
55.术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本技术创造中的具体含义。
56.参照图1和图2，图1为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的结构图；图2为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的流程图。
57.在一些实施例中，本技术公开了一种生产任务与资源匹配方法，该方法包括步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205。
58.步骤201，采集生产资源，建立资源数据集合，其中，资源数据集合为对生产资源进行分类整合得到的。
59.步骤202，获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项，并将多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；
60.步骤203，在资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；
61.步骤204，组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；
62.步骤205，采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。
63.通过采集生产资源，进行生产资源分类整合后获取得到生产资源集合，从而方便对市面上存在的生产资源进行整体的宏观调控，以方便对后续的生产任务的下达以及优化提供保障；同时，通过根据接收到的生产需求生成的生产任务进行划分并形成生产任务子项，通过对生产任务子项进行排序，从而获得预计完成生产任务子项的顺序，根据生产任务子项的排产顺序获取基于生产资源集合的候选匹配集合，最终通过优化的方式取得候选匹配集合中的最优生产任务与生产资源的匹配组合，能够实现解决了现有技术中存在的企业与配套生产企业间未能合理安排生产任务、合理配置生产资源所导致的生产工期延长、成本提高等问题。
64.参照图3和图4，图3为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的生产资源类别示意图；图4为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的生产资源模型的流程图。
65.在一些实施例中，生产资源包括产线评价、设备/仪器能力评价、工装夹具信息、人工产能、生产环境、生产资质等方面，在采集生产资源，建立资源数据集合的过程中，采用如下的步骤：
66.采集工厂对应的生产资源，构建生产资源模型；
67.采用生产资源模型对工厂的生产资源进行分类及评估，形成资源数据集合；其中，资源数据集合包括：产线能力评价、设备/仪器能力评价、工装夹具能力评价、人工产能评价及生产资质能力评价。
68.关于产线能力评价的实施过程，综合工厂生产班次、每班次配置人员数量、每班次工作时间以及生产节拍等数据对各工厂产线能力进行评价，评价过程中采用如下的函数：
69.capacity＝60*shift*shiftpertime*shiftpersnum/produbeats
70.linecapacity＝capacity/sum(capacity)
71.其中，capacity表示工厂的生产能力；shift表示工厂生产班次；shiftpertime表示每班次工作时间；shiftpersnum表示每班次配置人员数量；produbeats表示生产节拍；linecapacity表示工厂每条产线的生产能力；sum(capacity)表示工厂内所有产线的数量。
72.关于设备/仪器能力评价的实施过程中，需要考虑综合设备/仪器种类、数量、设备/仪器能力参数、生产班次、每班工作时间、每月工作天数以及设备目标开动率，通过将上述的特征值进行去量纲以及归一化，并将得到的值进行加权求和获得设备/仪器能力评价。
73.关于工装夹具能力评价的实施过程，先获取满足预设最低阈值的工装夹具种类、数量以及制作周期等数据，通过将上述特征值进行加权求和获得工装夹具能力评价。
74.关于人工产能评价的实施过程，采集获得操作人员数量、人员操作水平平均等级，根据生产班次、每班工作时间以及每月工作天数获得每个人员工作时间，通过将操作人员数量、人员操作水平平均等级以及每个人员的工作时间进行加权求和获取得到人工产能评价。
75.关于生产资质评价的实施过程，采集获取工厂内的生产资质种类和生产资质数量，将生产资质种类和生产资质数量进行去量纲以及归一化，将生产资质种类和生产资质数量进行加权求和，获得生产资质评价。
76.将获取得到的各能力评价指标进行归一化，对产线能力评价指标、设备/仪器能力评价指标、工装夹具能力评价指标、人工产能评价指标、生产资质评价指标按如下公式进行归一化处理：
[0077][0078]
其中，xi表示各工厂各评价指标归一化处理前的值，x
‘i表示各工厂各评价指标归一化处理后的值。
[0079]
利用如下公式进行工厂综合生产能力评价：
[0080]ei
＝αpi+βdi+γfi+λti+μai[0081]
其中，ei表示工厂i的综合生产能力，pi表示工厂i的产线能力评价占比，di表示工厂i的设备/仪器能力评价占比，fi表示工厂i的工装夹具能力评价占比，ti表示工厂i的人工产能评价占比，ai表示工厂i的生产资质能力评价占比，ei值越大代表该工厂综合生产能力越大。
[0082]
通过构建生产资源模型能够形成对工厂产能进行分析的综合指标评价体系，既能
够为生产计划的下达提供参考，也能够方便对后续生产任务子项的优化提供保障。
[0083]
在一些实施例中，由于工厂常见的生产任务包括：机加、smt、模块装配、整机装配、电缆组件外协生产和pcb板外协生产，为了方便将整体生产任务分解为多个生产任务子项，获取的整体生产任务至少包括以下生产数据：产品级别、产品名称、产品图号、任务类型、产品数量、工期要求、工序类型、加工设备类型。
[0084]
在一些实施例中，通过获取整体生产任务，分解整体生产任务获取得到多个生产任务子项的过程中，多个所述生产任务子项为具有生产时间顺序的且粒度相同的相互独立的分项。
[0085]
可选的，在将获取的多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项的步骤中，所述方法还包括：
[0086]
确定生产任务子项并行串行关系，将生产任务子项按照生产顺序分为高级别任务子项和低级别任务子项；
[0087]
获取生产任务子项对应的生产周期，输出生产任务子项的生产计划；
[0088]
优化并输出生产任务子项的生产路径；
[0089]
其中，所述高级别任务子项为所属低级别任务子项全部生产完成后开始实施；对于同级别的低级别任务子项，将低级别任务子项采用并行处理的方式输出。
[0090]
具体实施过程如下：
[0091]
每一个生产任务子项有各自对应的生产起始时间与终止时间，两个时间节点共同构成生产任务子项的二级计划。生产任务子项的二级计划的安排流程为：先确定最低级生产任务子项的计划，再确定较高级生产任务子项的计划，依次类推，采用倒推法，直至将最高级生产子任务的二级计划确定，较高级任务子项为在所属低级生产任务子项全部生产完成后才能开始生产的生产任务。
[0092]
在进行生产任务子项计划排列时分三个步骤：
[0093]
根据工厂的生产资源的项目结构树确定生产任务子项的生产顺序。生产任务子项的生产顺序主要分为2种：并行和串行。而对于较高级任务子项与较低级任务子项的生产顺序按照串行规则执行，同级别的生产任务子项的生产顺序按照并行规则执行，不同生产任务子项间呈互相独立的关系。
[0094]
匹配各生产任务子项的生产周期。匹配生产任务子项的生产周期分为调用项目结构树及二级计划、匹配任务节点及周期比例、生成任务节点周期三部分。已知各生产子任务计划之间的逻辑，匹配各生产任务子项的生产周期，生产周期为每个生产任务子项的终止时间与起始时间的差值，之后将各生产任务子项的初始二级计划排出。
[0095]
优化各生产任务子项的二级计划。先采集整套产品的最长生产时间，即需识别出生产时间最长的关键任务路径，若关键任务路径能保证正常生产交付，则整套产品的交付风险就可以降到最低。同时，由于生产质量通常与生产周期呈负相关的趋势，因此对非关键任务路径应给予适度的周期延长，能够保证较优的生产质量。
[0096]
在一些实施例中，在资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合的过程中，具体实施过程如下：
[0097]
根据生产任务子项与生产资源之间是“一对多”关系，即一个生产任务子项对应一至多个生产资源，从资源数据集合中基于语义规则的资源匹配方法为每一个生产任务子项
筛选得到满足其生产加工要求的生产资源，形成该生产任务子项的资源数据子集合。
[0098]
在一些实施例中，在组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合的过程中，具体实施过程如下；
[0099]
将每一个生产任务子项从其对应资源数据子集合中选出一个生产资源，被选择出来的生产资源与生产任务子项形成资源组合，每一个资源组合代表一个生产任务子项与生产资源间的关系对。
[0100]
采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合的过程中，本技术提供的生产任务与资源匹配方法如下：
[0101]
采集实时生产资源数据，建立资源数据评价模型，对每个生产任务子项所对应的资源数据子集合中的资源数据进行排序；
[0102]
采用遗传算法对候选匹配集合中的资源数据组合进行筛选，输出最优的生产任务与生产资源的匹配组合。
[0103]
具体实施过程如下：
[0104]
设定生产任务目标函数：
[0105]
生产成本c：由每一个子任务对应的生产制造成本c
p
组成；
[0106][0107]
产品交付期t：产品最终的交付时间是最后一个生产任务子项的完工时间；
[0108]
minpt＝ftn[0109]
平均任务完成质量q：表示生产任务子项的平均质量水平；
[0110][0111]
其中，p表示同一个生产资源；d表示产品需求数量；n表示生产任务子项数量；t表示生产任务子项；mr
t
表示生产任务子项的资源数据子集合；q
tp
表示制造资源p生产任务子项t的产品合格率；c表示生产配置总成本；t表示产品交付时间；q表示所有生产任务子项生产的平均质量水平；z
tp
表示生产任务子项和生产资源选择变量，当z
tp
＝1则表示生产任务子项t选择其资源数据子集合中的第p个生产资源，z
tp
＝0则反之。
[0112]
设定第二约束条件，第二约束条件包括：
[0113]
每一个生产任务子项必须且只能配置一个生产资源；
[0114]
生产任务子项的开始加工时刻与结束加工时刻之间的关系约束；
[0115]
具有优先级约束的两个生产任务子项加工时间之间的关系约束；
[0116]
不同的生产任务子项在同一个生产资源上的加工时间不能重叠；
[0117]
产品最终的交付时间不能晚于生产任务要求的最晚交付时间；
[0118]
最终完工的产品质量优于客户设定的最低产品质量。
[0119]
根据第二约束条件获得如下的公式：
[0120]
每一个生产任务子项必须且只能配置一个生产资源：
[0121][0122]
生产任务子项t的开始加工时刻与结束加工时刻之间的关系约束：
[0123][0124]
其中，ft
t
表示生产任务子项t的结束加工时刻，st
t
表示生产任务子项t的开始加工时刻，set
pt
表示生产任务子项t使用mr
t
的第p个生产资源的设备设置时间，t
pt
表示生产任务子项t使用mr
t
的第p个生产资源的单位产品生产时间。
[0125]
具有优先级约束的两个生产任务子项加工时间之间的关系约束：
[0126][0127]
其中，当pre
tt
′
取为1时，表示生产任务子项t是生产任务子项t
′
的较低级，pre
tt
′
取为0时，表示生产任务子项t不是生产任务子项t
′
的较低级。
[0128]
不同的生产任务子项在同一个生产资源上加工时间不能重叠：
[0129][0130][0131][0132][0133]
其中，m表示设置的一个非常大的常量。表示生产顺序变量，取值为1时表示生产任务子项t先于t
′
在使用生产资源p，取值为0时表示两者不存在时间先后关系。
[0134]
产品总的生产资源配置总成本c不能超过客户的生产配置成本c
max
：
[0135]cmax-c≥0
[0136]
产品最终的交付时间t
max
不能晚于顾客要求的最晚交付时间t：
[0137]
t
max-t≥0
[0138]
最终完工的产品质量q优于客户设定的最低产品质量q
min
：
[0139]qmin
≤q
[0140]
基于nsga-ii算法求解订单匹配优化数学模型，nsga-ii算法的核心方法为快速非支配排序(fns)、拥挤度距离(dcs)以及精英保留策略。
[0141]
快速非支配排序的目的是对种群中的个体快速执行pareto分层操作。fns的输入参数为种群中个体的目标函数值，中间变量为个体的被支配数和支配个体集合，输出种群个体的pareto分层信息f，具体的算法流程如下：
[0142]
步骤1：初始化pareto层级计数令front＝1；
[0143]
步骤2：遍历种群中的个体，找到所有＝0的个体编号，记录当前的种群中；
[0144]
步骤3：对于种群中的每一个个体，遍历其对应的并对中的个体执行＝-1操作，如果＝0则将个体i添加到过渡集合t中；
[0145]
步骤4：front＝front+1，将过渡集合t中的个体编号添加到中；
[0146]
步骤5：循环执行操步骤2～步骤4直至种群中的所有个体均被pareto分层，fns操作结束。
[0147]
参照图5，图5为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的拥挤度距离计算的示意图
[0148]
拥挤度距离计算的目的是保证输出的目标优化问题的pareto前沿在空间上分布更加均匀。拥挤度距离计算算子的输入参数为种群个体的pareto分层信息f和种群个体的目标函数值，输出参数为每一个个体的拥挤度距离值crowd_distance，具体的算法流程步骤如下：
[0149]
步骤1，令front＝1，对于f
front
中的个体，按照(f1(xi)，f2(xi))中的任意一个目标函数进行排序，令边界的两个个体的拥挤度距离满足以下条件：
[0150]
crowd_distance1＝crowd_distancen＝∞
[0151]
步骤2，计算f
front
中其他个体的拥挤度距离，计算公式如下：
[0152][0153]
步骤3，令front＝front+1，重复执行步骤1～步骤2，直至种群中所有的个体的拥挤度距离计算完毕，算法终止。
[0154]
参照图6，图6为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的精英保留策略示意图。
[0155]
精英保留策略的目的是使得算法能够更快的收敛。输入参数为父代种群p
t
和子代种群r
t
，输出为下一代种群p
t+1
。精英保留策略的算法流程步骤如下：
[0156]
步骤1：将父代种群p
t
和经过遗传操作形成的子代种群r
t
进行合并形成合并种群q
t
；
[0157]
步骤2：对合并种群q
t
中的个体进行快速非支配排序和拥挤度距离计算，得到合并种群q
t
的pareto分层信息和拥挤度距离。按照拥挤度比较算子依次从种群r
t
中选出n个体组成下一代的种群p
t+1
；
[0158]
其中拥挤度比较算子的流程为：
[0159]
步骤1：初始化计算参数num＝0，front＝0；
[0160]
步骤2：如果num＜popsize则执行之后的步骤；
[0161]
步骤3：如果num(f
front
)+num≤popsize，则执行步骤4，否则执行步骤5；
[0162]
步骤4：将f
front
中的个体添加到p
t+1
中，num＝num(f
front
)+num；
[0163]
步骤5：对f
front
中的个体碍不着拥挤度距离进行降序排序，取出排名前(num(f
front
)+num-popsize)个体添加至p
t+1
，num＝num+(num(f
front
)+num-popsize)；
[0164]
步骤6：front＝front+1，重复执行步骤2～步骤6。
[0165]
参照图7，图7为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的染色体编码示意图。
[0166]
基于遗传算法对染色体进行编码。常见的染色体编码方式有0-1编码和整数编码，考虑到云制造环境下生产配置解决方案的表示和解码的难易程度，本技术使用整数序列编码方式。染色体的每个基因位置名称代表生产任务子项类型，基因位上的名称代表该生产任务子项对应的生产资源。
[0167]
选择算子，假设种群规模为n，该法的步骤为：从这n个个体中随机选择k(k＜n)个个体，k的取值小，效率就高(节省运行时间)，但不宜太小，一般取为n/2(取整)。根据每个个体的适应度值，选择其中适应度值最好的个体进入下一代种群。重复上述过程，至得到新的n个个体。
[0168]
参照图8，图8为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的交叉算子示意图。
[0169]
通过交换染色体片段获取交叉算子，采用单点交叉的方式对种群中的染色体执行交叉操作。随机产生交叉基因位，取出父代染色体该基因位基因值进行交换，得到子代染色体，交叉完毕。
[0170]
参照图9，图9为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的变异算子示意图。
[0171]
变异算子通过产生新的解，避免陷入局部最优。采用传统的单点变异对染色体中的基因进行变异。随机产生变异基因位，当选择第二基因位，对应生产子任务的名称为模块级，从该子任务的候选制造资源中随机选择一个制造资源，对该基因位的基因进行替换，变异操作结束。
[0172]
由于多个目标函数f(x)如质量、生产效率的量纲不同，需要进行去量纲处理。本文采用归一化的处理方式对不同量纲的目标函数值进行去量纲操作，具体的操作公式如下所示：
[0173][0174]
参照图10，图10为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配方法的利用nsga-ii求解生产任务与资源匹配问题的流程图。
[0175]
综上所述，利用nsga-ii求解生产任务与资源匹配问题的步骤如下：
[0176]
步骤1：初始化种群p0，对p0个体执行非支配排序操作，对种群个体进行pareto分层，计算p0中个体计算对应的拥挤度距离；
[0177]
步骤2：通过二元竞标赛算子选择出种群中的优秀个体，执行选择、交叉、变异遗传操作得到子代种群r
t
；
[0178]
步骤3：将种群p
t
和种群r
t
进行合并，并对合并之后种群使用精英选择策略得到种群p
t+1
；
[0179]
重复步骤2～步骤3，达到停止迭代的条件时停止，输出制造环境下的子任务与资源匹配问题的pareto最优制造资源解集。
[0180]
参照图11，图11为本技术一些实施例提供的生产任务与资源匹配装置的结构示意图。
[0181]
基于上述公开的生产任务与资源匹配方法，本技术还提供一种身缠任务与资源匹配装置，其包括：
[0182]
资源数据单元1110，用于采集生产资源，建立资源数据集合，所述资源数据集合为对生产资源进行分类整合得到的；
[0183]
任务分配单元1120，用于获取整体生产任务，分解整体生产任务获取多个生产任务子项，将获取的多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；
[0184]
优化单元1130，用于在资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。
[0185]
在一些实施例中，基于上述公开的生产任务与资源匹配方法，本技术还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方案中所述方法的步骤。
[0186]
本技术的实施例通过采集生产资源，进行生产资源分类整合后获取得到生产资源集合，从而方便对市面上存在的生产资源进行整体的宏观调控，以方便对后续的生产任务的下达以及优化提供保障；同时，通过根据接收到的生产需求生成的生产任务进行划分并形成生产任务子项，通过对生产任务子项进行排序，从而获得预计完成生产任务子项的顺序，根据生产任务子项的排产顺序获取基于生产资源集合的候选匹配集合，最终通过优化的方式取得候选匹配集合中的最优生产任务与生产资源的匹配组合，能够实现解决了现有技术中存在的企业与配套生产企业间未能合理安排生产任务、合理配置生产资源所导致的生产工期延长、成本提高等问题。
[0187]
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本技术的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本技术的保护范围，凡未脱离本技术技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本技术的保护范围之内。
[0188]
对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本技术内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0189]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

技术特征：
1.一种生产任务与资源匹配方法，其特征在于，所述方法包括：采集生产资源，建立资源数据集合；其中，所述资源数据集合为对生产资源进行分类整合得到的；获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项，并对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；在所述资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。2.根据权利要求1所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，所述采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，包括：采集实时生产资源数据，建立资源数据评价模型，对每个生产任务子项所对应的资源数据子集合中的资源数据进行排序；采用遗传算法对候选匹配集合中的资源数据组合进行筛选，输出最优的生产任务与生产资源的匹配组合。3.根据权利要求1所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，所述生产资源包括产线评价、设备/仪器能力评价、工装夹具信息、人工产能、生产环境、生产资质；所述采集生产资源，建立资源数据集合，包括：采集工厂对应的生产资源，构建生产资源模型；采用生产资源模型对工厂的生产资源进行分类及评估，形成所述资源数据集合；其中，所述资源数据集合包括：产线能力评价、设备/仪器能力评价、工装夹具能力评价、人工产能评价及生产资质能力评价。4.根据权利要求1所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，在所述获取整体生产任务的过程中，所述整体生产任务至少包括以下生产数据：产品级别、产品名称、产品图号、任务类型、产品数量、工期要求、工序类型、加工设备类型。5.根据权利要求4所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，在所述获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项的过程中，多个所述生产任务子项为具有生产时间顺序且粒度相同的相互独立的分项。6.根据权利要求1或5所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，所述对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项的步骤中，所述方法还包括：确定多个生产任务子项并行串行关系，将多个生产任务子项按照生产顺序分为高级别任务子项和低级别任务子项；获取生产任务子项对应的生产周期，输出生产任务子项的生产计划；优化并输出生产任务子项的生产路径；其中，所述高级别任务子项为所属低级别任务子项全部生产完成后开始实施；对于同级别的低级别任务子项，将低级别任务子项采用并行处理的方式输出。7.根据权利要求6所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，所述获取生产任务子项对应的生产周期，输出生产任务子项的生产计划，包括：
获取各生产任务子项的起止时间以及生产周期；根据起止时间对多个生产任务子项进行排序。8.根据权利要求7所述的生产任务与资源匹配方法，其特征在于，所述优化并输出生产任务子项的生产路径，包括：筛选获取生产周期最长的关键生产任务子项；基于关键生产任务子项所需要花费的生产周期和整体任务周期，延长非关键生产任务子项所对应的生产周期。9.一种生产任务与资源匹配装置，其特征在于，所述装置包括：资源数据单元(1110)，用于采集生产资源，建立资源数据集合；其中，所述资源数据集合为对生产资源进行分类整合得到的；任务分配单元(1120)，用于获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项，并对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；优化单元(1130)，用于在所述资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本申请提供了一种生产任务与资源匹配方法及装置，涉及生产资源动态调控领域，一定程度上能够减少生产任务与工厂无法有效匹配、闲置工厂产能过剩的缺陷。所述方法包括：采集生产资源，建立资源数据集合；获取整体生产任务，分解整体生产任务获得多个生产任务子项，并对多个生产任务子项按照第一约束条件进行排序，输出排序后的生产任务子项；在所述资源数据集合中筛选得到每个生产任务子项对应的生产资源数据，形成资源数据子集合；组合多个生产任务子项以及对应的资源数据子集合，形成候选匹配集合；采用第二约束条件对候选匹配集合进行取优，获取并输出最优生产任务与生产资源的匹配组合。配组合。配组合。


技术研发人员：张敏 刘宏涛 周弥 陈维波 游建豪 许哲 李健 赵伟强 杨晓 赵坤
受保护的技术使用者：中国电子科技集团公司第十研究所 中电科星河北斗技术（西安）有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/9/12