基于改进粒子群算法的多机器多任务3D打印智能调度方法

来源：计算机测量与控制杂志2022年第8期北京时间：

作者：周明霞,张梦娜,李虓宇,吴川,张潇

单位：徐州医科大学医学信息与工程学院

摘要：针对批量3D打印成本高,多机器多任务的3D打印批次调度复杂的问题,建立以最小单位体积平均成本为目标的优化模型,并提出一种基于改进粒子群算法的智能调度方法求解该模型；首先,分析打印工场、生产流程,构建3D打印单位体积平均成本模型；之后基于改进粒子群算法,以单位体积平均成本为适应度,以调度序列为粒子的位置信息,采用十进制顺序二维编码方式表示问题的解,并在更新策略上应用线性递减权值的动态惯性因子来调整全局与局部的搜索能力；算法迭代后,得到目标函数最优值及对应解集；经实验算例结果表明,该方法较单独打印加工的单位体积平均成本降低了0.101 3GBP/cm3,有效地降低工厂生产的总成本,提高了3D打印机的利用效率。

关键词：3D打印;粒子群算法;批次调度;单位体积平均成本;多机器多任务

基金资助：国家重点研发项目(2020YFB1711500)