一种分布式柔性作业车间的调度方法及装置

技术领域

本发明涉及柔性作业车间调度技术领域，尤其涉及一种分布式柔性作业车间的调度方法及装置。

背景技术

随着社会经济的不断发展，制造业已成为国民经济的重要支柱。分布式柔性作业车间调度问题是制造业中一种生产调度问题，其广泛存在于现实各领域的生产环境中，如半导体领域，航空航天领域，化学化工领域，纺织领域等，因此引来了诸多研究人员的关注。作为NP难问题，传统的数学方法很难求解该类问题。但在企业的实际生产过程中，分布式环境和传输约束又普遍存在于作业车间中，通过减少工件的传输和机器的空闲时间，可以显著提高企业的生产率，进而降低其生产成本。

目前，对于带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的研究力度不够，没有相关文献来为该问题建立相应的编码解码规则，也没有求解该问题的有效方法，但该问题又是普遍存在于现实生产中的，因此，为带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题建立有效的编码解码规则并设计相应的求解方法就变得十分重要。通过求解该问题，可以充分提高企业的设备利用效率，降低机器不必要的时间浪费，有效提高生产力，为实际生产计划提供调度决策。此外，不同的调度序列会对完工时间产生不同的影响。如果调度排序安排不合理，可能会导致机器出现大量的空闲时间，从而延长了加工时间，并且降低生产效率。

发明内容

为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种分布式柔性作业车间的调度方法及装置。

本发明所采用的技术方案是：

一种分布式柔性作业车间的调度方法，包括以下步骤：

S1、以最小化调度序列的最大完工时间为目标，构建带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的编码规则与解码规则；

S2、在质量-多样性优化算法框架下生成初始解决方案：基于三层编码规则中的工厂分配、机器选择及工序排序向量来为调度序列中的工序分配合适的工厂与机器，并且采用解码规则来初始化调度序列和计算相应的目标值；

S3、执行三层局部搜索策略：随机生成一个解决方案x，并生成一个随机算子p，p的取值范围为1,2,3，若p＝1，执行基于工厂的局部搜索算子，若p＝2，执行基于机器的局部搜索算子，若p＝3，执行基于工序的局部搜索算子；

S4、执行机器空闲时间节约方法：将半活动调度表SAS中可左移的工序全部移动到其前方机器空闲时间的区域内，此时将得到活动调度表AS；将活动调度表AS中所有可右移的工序全部移动到后方机器空闲时间的区域内，此时将得到全活动调度表FAS；

S5、更新行为空间中保存的解决方案，判断是否满足终止条件，若满足，则评估结束并输出当前最佳调度序列与目标值；反之，返回执行步骤S3。

进一步地，在步骤S1中，解码规则有两种，一种是按机器分配向量来解码，另一种是根据机器最先空闲时间来解码，两种解码规则的使用根据一个bool变量来控制，所述带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的目标函数为：

其中，obj为优化目标，即最小化调度序列的最大完工时间；

进一步地，所述分布式柔性作业车间调度问题的约束条件包括：

确保每个工序在调度序列中有且只有一个直接前驱和后继，若工序的位置在序列的第一个或最后一个，则其前驱与后继均为空；

确保一台机器一次只能加工一个工序，且一个工序一次只能被一台机器加工；

确保工序一旦开工，则不能被其他工序抢占或中断；

确保机器的设定、调整、检测时间均包含在滞留时间中；

确保在时刻零时，所有的机器均可用；

确保工序加工时间大于0。

进一步地，所述编码与解码规则包括如下步骤：

生成工厂分配FA、工序排序OS、机器选择MS三个整数向量；

遍历三个整数向量中的数据，提取每个工序所分配的工厂以及机器编号；

根据bool变量来选择解码规则，若bool为True，则按照机器选择向量MS来为工序选择机器；反之，则工序选择最先空闲的机器加工；

计算整个工序的完工时间，得到目标值、特征以及相应的解决方案。

进一步地，所述在质量-多样性优化算法框架下生成初始解决方案，包括：

按照编码规则和解码规则计算，得到目标值、特征以及完整的解决方案；

根据行为空间中对应特征单元的有无以及目标值大小来更新网格中的解决方案；

若网格中不存在解决方案，则将当前的解决方案保存在该网格中；若网格中存在解决方案，则判断网格中解决方案的目标值是否小于当前解决方案的目标值，若小于，将新产生的解决方案替换网格中的解决方案，反之，网格中的解决方案保持不变。

进一步地，在初始化策略完成后，生成一个随机算子p，若p＝1，则执行基于工厂的局部搜索算子，所述基于工厂的局部搜索算子的操作步骤包括：

找到当前解决方案x的关键工厂f_critical；

从关键工厂f_critical中随机选择一个工件cri_job；

从解决方案x中随机选择一个非关键工厂f_rand；

从非关键工厂f_rand中随机选择一个工件rnd_job；

交换工件rnd_job和工件cri_job所分配的工厂；

更新工厂分配向量FA中的工件信息，得到一个新的解决方案x

进一步地，在初始化策略完成后，生成一个随机算子p，若p＝2，则执行基于工序的局部搜索算子，所述基于工序的局部搜索算子的操作步骤包括：

找到当前解决方案x的关键工厂f_critical以及关键路径ope_path；

从关键路径ope_path中随机选择一个工序O

从关键工厂f_critical中随机选择一个工序O′

交换工序O′

更新工序排序向量OS中的工件信息，得到一个新的解决方案x

进一步地，在初始化策略完成后，生成一个随机算子p，若p＝3，则执行基于机器的局部搜索算子，所述基于机器的局部搜索算子的操作步骤包括：

找到当前解决方案x的关键工厂f_critical以及关键路径ope_path；

从关键路径ope_path中随机选择一个工序O

从工序O

更换工序O

更新机器选择向量MS中的信息，并得到一个新的解决方案x

进一步地，在三层局部搜索策略操作完成后，执行机器空闲时间节约方法，所述机器空闲时间节约方法的操作步骤包括：

正序遍历调度序列，针对所有工序，找到工序所在机器前方的空闲时间，若该工序的加工时间与其机器滞留时间之和小于机器空闲时间，且工序满足先后排序约束，则将工件移动到该机器空闲时间段内加工；

当调度序列中不存在可以左移的工序时，调度方案由半活动调度表SAS转换成活动调度表AS；

倒序遍历调度序列，针对所有工序，找到工序所在机器后方的空闲时间，若该工序的加工时间与其机器滞留时间之和小于机器空闲时间，且工序满足先后排序约束，则将工件移动到该机器空闲时间段内加工；

当调度序列中不存在可以左移的工序时，调度方案由活动调度表AS转换成全活动调度表FAS；此时，调度序列中每台机器不存在可以左移和右移的工序，工序的空闲时间进一步减少。

本发明所采用的另一技术方案是：

一种分布式柔性作业车间的调度装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如上所述方法。

本发明所采用的另一技术方案是：

一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如上所述方法。

本发明的有益效果是：本发明解决了带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题，缩短了调度序列的完工时间，降低了加工的时间成本，提高了车间的生产效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本发明实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表述本发明的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员而言，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。

图1是本发明实施例中一种分布式柔性作业车间的调度方法的流程图；

图2是本发明实施例中提出的方法与其他算法的性能对比图；

图3是本发明实施例中提出的方法与其他算法的收敛曲线对比图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。

在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右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发明和简化描述，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发明的限制。

在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，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或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。

为了更好地解决带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题，本发明提出了一种有效的调度方法，即一种带传输约束的分布式柔性作业车间的调度方法，以最大完工时间为优化目标，将解决方案、目标值存入到行为空间的网格中。与传统的柔性作业车间调度方法相比，本发明所提供的调度方法从一个全新的角度从行为空间中寻找解决方案，参数更少，更易实施与改进，能够对找到更多样化的解并进行持续的改进优化，从而得到更高质量的调度方案，能够有效的根据用户需求来改进调度方案，提高企业的生产效率，同时还能够平衡多个工厂之间的负载，避免生产中遇到的不合理分配现象，提高了生产线的稳定性和可靠性，优化后的调度方案可以降低机器的空闲时间，减少时间浪费，从而降低生产成本。

如图1所示，本实施例提供一种带传输约束的分布式柔性作业车间的调度方法，保证工厂的资源分配，提高机器的利用效率，缩小整个调度方案的完工时间。该方法包括如下步骤：

步骤1：以最小化调度序列的最大完工时间为目标，构建了带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的编码与解码规则。

步骤2：在质量-多样性优化算法框架下生成初始解决方案：基于三层编码规则中的工厂分配、机器选择及工序排序向量来为调度序列中的工序分配合适的工厂与机器，并且采用解码规则来初始化调度序列和计算相应的目标值。

步骤3：三层局部搜索策略：随机生成一个解决方案x，并生成一个随机算子p，p的取值范围为1,2,3，若p＝1，执行基于工厂的局部搜索算子，若p＝2，执行基于机器的局部搜索算子，若p＝3，执行基于工序的局部搜索算子。

步骤4：机器空闲时间节约方法，首先将半活动调度表SAS中可左移的工序全部移动到其前方机器空闲时间的区域内，此时将得到活动调度表AS，随后，将活动调度表AS中所有可右移的工序全部移动到后方机器空闲时间的区域内，此时将得到全活动调度表FAS。

步骤5：更新行为空间中保存的解决方案，判断是否满足终止条件，若满足，则评估结束并输出当前最佳调度序列与目标值，反之，则继续执行步骤3。

作为一种可选的实施方式，在步骤1中，以最小化调度序列的最大完工时间为目标，构建了带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的编码与解码规则，其中解码规则有两种，一种是按机器分配向量来解码，另一种是根据机器最先空闲时间来解码，两种解码规则的使用根据一个bool变量来控制，带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的目标函数为：

其中，obj为优化目标，即最小化调度序列的最大完工时间；

编码与解码规则包括如下步骤A1-A4：

A1、首先，生成工厂分配FA、工序排序OS、机器选择MS三个整数向量；

A2、其次，遍历三个向量中的数据，提取每个工序所分配的工厂以及机器编号；

A3、紧接着，根据bool变量来选择解码规则，若bool为True，则按照MS向量来为工序选择机器，反之，则工序选择最先空闲的机器加工；

A4、最后，计算整个工序的完工时间，得到目标值、特征以及相应的解决方案。

带传输约束的分布式柔性作业车间调度问题的约束条件包括B1-B6：

B1、确保每个工序在调度序列中有且只有一个直接前驱和后继，若工序的位置在调度序列的第一个或最后一个工序，则其前驱与后继均为空；

B2、确保一台机器一次只能加工一个工序，且一个工序一次只能被一台机器加工；

B3、确保工序一旦开工，则不能被其他工序抢占或中断；

B4、确保机器的设定、调整、检测时间均包含在滞留时间中；

B5、确保在时刻零时，所有的机器均可用；

B6、确保工序加工时间大于0。

作为一种可选的实施方式，在步骤2中，基于质量-多样性优化算法框架生成初始解决方案，其包括如下步骤：

首先，按照编码和解码规则计算得到目标值、特征以及完整的解决方案；

其次，根据行为空间中对应特征单元的有无以及目标值大小来更新网格中的解决方案，判断是否满足填充条件；

最后，若网格中不存在解决方案，则将当前的解决方案保存在该网格中，反之，则继续判断网格中解决方案的目标值是否小于当前解决方案的目标值，若小于，则新产生的解决方案替换网格中的解决方案，反之，网格中的解决方案保持不变。

作为一种可选的实施方式，在步骤3中，执行三层局部搜索策略：随机生成一个解决方案x，并生成一个随机算子p，p的取值范围为1,2,3，若p＝1，执行基于工厂的局部搜索算子，若p＝2，执行基于机器的局部搜索算子，若p＝3，执行基于工序的局部搜索算子。

1)基于工厂的局部搜索算子具体实施如下：

首先，找到当前解决方案x的关键工厂f_critical；

其次，从f_critical中随机选择一个工件cri_job；

紧接着，从解决方案x中随机选择一个非关键工厂f_rand；

随后，从f_rand中随机选择一个工件rnd_job；

最后，交换rnd_job和cri_job所分配的工厂并更新工厂分配向量FA中的工件信息，得到一个新的解决方案x

2)基于工序的局部搜索算子具体实施如下：

首先，找到当前解决方案x的关键工厂f_critical以及关键路径ope_path；

其次，从ope_path中随机选择一个工序O

紧接着，从f_critical中随机选择一个工序O′

最后，交换O′

3)基于机器的局部搜索算子具体实施如下：

首先，找到当前解决方案x的关键工厂f_critical以及关键路径ope_path；

其次，从ope_path中随机选择一个工序O

紧接着，从Q

最后，更换O

作为一种可选的实施方式，在步骤4中，执行机器空闲时间节约方法，所述机器空闲时间节约方法的具体步骤如下：

首先，正序遍历调度序列，针对所有工序，找到其所在机器前方的空闲时间，若该工序的加工时间与其机器滞留时间之和小于机器空闲时间且工序满足先后排序约束，则将工件移动到该机器空闲时间段内加工，当调度序列中不存在可以左移的工序时，调度方案由SAS转换成AS；

其次，倒序遍历调度序列，针对所有工序，找到其所在机器后方的空闲时间，若该工序的加工时间与其机器滞留时间之和小于机器空闲时间且工序满足先后排序约束，则将工件移动到该机器空闲时间段内加工；

最后，当调度序列中不存在可以左移的工序时，调度方案由AS转换成FAS,此时，调度序列中每台机器不存在可以左移和右移的工序，工序的空闲时间进一步减少。

本申请通过使用质量-多样性框架来提高算法的全局搜索能力，增加解的多样性。通过使用三层局部搜索策略与机器空闲时间节约方法来进一步提高算法的局部搜索能力，并且提高解的质量。

本申请通过质量-多样性框架、三层局部搜索策略和机器空闲时间节约方法进行相互配合，实现搜索与开发能力的平衡。下面，通过具体实施例对本发明做进一步的描述说明：

仿真实验采用20个标准算例，其中，工件数量j＝{10,20,30,40,50,100,150,200}，机器数量m＝5，工厂数量f＝{2,3,4,5,6,7}，工件加工时间均匀分布在[5,20]范围内。在本发明的具体实例中，将进行详细的说明和实验验证。

将本发明提出的基于质量-多样性框架的三层质量-多样性算法，简称TLQD，与原始质量-多样性算法QD、变邻域搜索-遗传算法VNS-GA和改进的迭代贪婪-模拟退火算法IGSA进行对比，以验证本发明的有效性，这几种对比算法都是近几年提出的具有高性能的优化算法。为了缩小实验的误差，对于每个算例重复执行20次，以保证算法的统一性和一致性。使用相对百分偏差Relative percentage increase,RPI来作为算法性能的评价指标，RPI的计算公式为RPI＝(C

图2是对所有算法优化结果的直观表示。具体地，从图2的RPI值分布范围可以看出，TLQD明显优于VNS-GA、QD、和IGSA。此外，图3给出了4种算法随评估次数的增长，其完工时间逐步减少的收敛曲线。由图3可知，随着评估次数的增长，本发明的TLQD算法的进化曲线明显低于对比算法的进化曲线，并且完工时间的值不断减小，说明本发明方法的收敛性非常好，可以持续不断地迭代更新。

综上所述，与现有技术相比，本发明方法至少具有如下优点及有益效果：

(1)方法层面：

1)该方法在质量-多样性算法的基础上，进一步提高了算法的全局搜索能力，极大地提高了解的多样性；

2)三层局部搜索策略通过改变工厂分配，工序排序与机器选择，提高了解的质量，有利于在搜索区域内找到更好的解，提高了算法的全局搜索能力；

3)采用机器空闲时间节约方法，节约了机器空闲时间，进一步提高了解的质量；

4)根据局部搜索策略选择合适的解码规则，在基于工厂和工序的局部搜索算子、机器空闲时间节约方法之后使用机器最先空闲解码规则，有效的提升了机器的利用效率，并且缩短了工序的完工时间。在初始化和基于机器的局部搜索算子之后根据MS向量进行解码，有效的提高了解的多样性；

(2)应用层面：

1)与传统的分布式柔性作业车间调度方法相比，本发明所提供的方法从新的角度研究问题，具有易实现和改进，参数易调节等优点；

2)能够对调度方案进行持续的改进与优化，从而得到更加多样性的且高质量的解决方案；

3)能够有效的根据用户需求对调度序列进行优化，提高了机器的使用效率，最终提高了企业的加工效率；

4)能够有效保证多个工厂之间的负载均衡，避免加工过程中资源分配不均的情况，提高了机器的利用率，优化后的调度方案相对原始方案大幅度缩短了机器的空闲时间和完工时间，减少资源浪费，进而降低了企业的生产成本。

本实施例还提供一种分布式柔性作业车间的调度装置，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现如图1所示方法。

本实施例的一种分布式柔性作业车间的调度装置，可执行本发明方法实施例所提供的一种分布式柔性作业车间的调度方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

本申请实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的方法。

本实施例还提供了一种存储介质，存储有可执行本发明方法实施例所提供的一种分布式柔性作业车间的调度方法的指令或程序，当运行该指令或程序时，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于上述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。