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一种基于离散花朵授粉算法的装配车间调度集成优化方法 

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申请/专利权人:电子科技大学

摘要:本发明公开了一种基于离散花朵授粉算法的装配车间调度集成优化方法,包括以下步骤:S1、针对考虑工人柔性的装配车间调度集成优化问题,建立适应度函数以及约束条件等数学模型;S2、提出一种改进的离散花朵授粉算法,对花粉个体进行离散化处理,采用了适应该问题求解的混合花粉编码,重新定义了异花授粉与自花授粉方式,设计了基于装配序列的变异算子,结合案例进行仿真,并与NSGA‑II算法运行结果进行对比,验证了算法的有效性。本发明提出的基于离散花朵授粉算法的装配车间调度集成优化方法,可以同时优化零件加工序列、产品装配序列和工人分配方案,以最大完工时间、工人成本和零件库存时间作为优化目标,降低产品生产时间,减少生产成本,提升企业竞争力。

主权项:1.一种基于离散花朵授粉算法的装配车间调度集成优化方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:针对考虑工人柔性的装配车间调度集成优化问题,建立适应度函数以及约束条件数学模型;S2:针对上述问题,提出一种改进的离散花朵授粉算法,采用了适应该问题求解的混合花粉编码方法,重新定义了花朵授粉算法的自花与异花授粉方式,设计了基于装配序列的变异算子,通过与NSGA-II算法对比,证明了所提算法的可行性;所述的基于离散花朵授粉算法的装配车间调度集成优化方法,考虑工人柔性的装配车间调度集成优化问题,建立适应度函数以及约束条件数学模型,其特征在于:所述步骤S1具体包括以下内容:S11:若给定的装配序列未发生装配干涉,那么该序列是可行的,则建立目标函数MinF1、MinF2和MinF3:目标函数MinF1是产品的最大完工时间,用公式1表示:F1=Cai1目标函数MinF2是工人的操作成本,用公式2表示: 目标函数MinF3是零件的库存时间,用公式3表示: 若装配序列发生装配干涉,则目标函数MinF1、MinF2和MinF3可表示为:F1=Cai×10×k4 k是装配序列的干涉次数,当发生装配干涉时,通过增大适应度值进行惩罚;S12:为了求解考虑工人柔性的装配车间调度集成优化问题,除了建立优化目标函数,在并行零件加工和装配过程中,以下约束条件也需要满足:零件加工需要满足工艺约束: 同一时刻,每台机器只能处理一道工序: 零件的每道工序仅在一台机器上进行操作: 在对零件Pi进行装配前,该零件的所有加工工序都已经完成: 当装配顺序为{X1,X2,...,Xi,...,Xn}时,零件PXi-1的装配操作完成后才能开始对零件PXi进行装配: 对于加工零件工序的一台机器只能由一个工人操作: 在同一时间任一个工人只能操作一个加工或者装配工序: 一道装配工序只能由一名工人来操作: S13:在提出的考虑工人柔性的装配车间调度集成优化数学模型中,为了得到三个评价函数值,还需要得到装配干涉次数以及装配序列的可行性评价指标,包括装配方向变动次数、装配方式变动次数和装配工具变动次数;干涉矩阵可以通过三维CAD系统得到,在空间直角坐标系中,六个基本方向+x,-x,+y,-y,+z,-z是可行的装配方向;若一个产品由n个零件装配完成,干涉矩阵如下所示: 其中,元素aij是零件Pi沿某一可行方向k装配到另一个零件Pj的干涉关系,其取值如下: 在装配环节,零件无法与自身发生干涉,因此aii=0;零件Pi沿方向k装配时与零件Pj的干涉关系与零件Pj沿方向-k装配至零件Pi的干涉关系是一样的;当零件Pi进行装配时,若Pi与已装配的各零件在六个装配方向上都存在着干涉关系,则该装配序列是不可行的,反之,存在可行的装配方向使得零件Pi装配至已完成装配的子装配体;通过干涉矩阵,可以推算出给定可行的装配序列的装配方向变化次数;若产品由n个零件装配完成,令装配方向Dii∈[1,n]为零件Pi装配至子装配体的装配方向,对于可行的装配序列{X1,X2,...,Xi,...,Xn},可通过以下步骤计算装配方向变化次数:步骤一:设i=1,q=1,mdi=0,其中mdi是装配方向变化次数;步骤二:若Di∩Di+1∩…∩Di+q≠Φ,且Di∩Di+1∩…Di+q∩Di+q+1=Φ,则待装配的零件Pi+q+1的装配方向需要变化,mdi=mdi+1,并且执行步骤三,若不是,则q=q+1,如果i+q+1<m,继续执行步骤二;否则,执行步骤四;步骤三:设i=i+q+1,q=1,若i<m,继续进行步骤二;若不是,进行步骤四;步骤四:结束;对于一组装配序列,计算零件Pi装配方式与工具变动次数的方式与求解mdi的步骤类似;所述的基于离散花朵授粉算法的装配车间调度集成优化方法,提出一种改进的离散花朵授粉算法,对花粉个体进行离散化处理,采用了适应该问题求解的混合花粉编码,重新定义了异花授粉与自花授粉方式,设计了基于装配序列的变异算子,结合案例进行求解,其特征在于:所述步骤S2包括以下内容:S21:基于加工与装配工序的混合花粉编码机制为了求解考虑工人柔性的装配车间调度集成优化问题,采用了基于工序和工人的双层编码来表示花朵个体,在工序层,设计了基于加工与装配工序的混合花粉编码机制;在花粉的加工序列部分,每次零件的加工工序都被编码为工序层的一个整数,其出现的次数表示该零件的工序号,在装配序列部分,零件的装配工序同样被编码为工序层的一个整数,以工序层不同整数最后一次出现时的对应工序代表装配工序,花粉个体中装配工序依次出现的顺序代表了产品的装配顺序;若一个产品由n个零件组成,同时零件Pi在装配前需要经过Oi道加工工序,则混合花粉共包含∑Oi+n个基因,加工工序部分有∑Oi个基因,装配工序部分有n个基因,零件Pi在混合花粉编码中出现Oi+1次;第二部分是分配工人的编码,整数代表工人编号,这一部分同样由∑Oi+n个基因组成,每个整数代表该工序分配的操作工人编号;花粉有4个零件组成,每个零件包含2道加工工序,在工序层编码中,花粉编码工序层中出现的第一个整数“2”代表零件2的第一道工序,第二个“2”代表零件2的第二道工序,第三个“2”则代表零件2的装配工序,其他零件同理;在工人编码中,依次出现“2-3-3-1-4-2-1-4-2-1-1-3”;第一个整数“2”代表零件1的第一道工序O11分配给工人2处理,第二个“3”代表零件1的第二道工序O12分配给工人3处理,第三个“3”代表1的第三道工序P1即装配工序分配给工人3进行处理,后续整数同理;S22:异花授粉花朵授粉算法中的异花授粉对应算法中的全局搜索,对于装配车间调度这类离散型问题,花朵授粉算法中的异花授粉策略无法直接用于处理花粉编码的迭代更新,重新设计了花朵授粉算法的异花授粉方式;在算法运行过程中,第i次迭代时,选择出种群中具有最优解的花粉个体gbest,将花粉Xi与gbest交叉生成花粉Xi+1;在花粉种群中选取最优解的花粉个体gbest与花粉Xi进行交叉操作,工序编码的交叉操作具体步骤如下:步骤一:处理工序层编码,随机生成零件集,当零件集为{2,3}时,确定gbest中工件为{2,3}对应的工序序列,并移除Xi中工件为{2,3}对应的工序序列;步骤二:将步骤一选取的gbest对应序列复制到Xi+1相应位置工序;步骤三:选择Xi剩余位置的工序序列,按照从左到右的顺序复制到Xi+1;工人分配编码的交叉步骤操作,具体步骤如下:步骤一:随机生成一组二进制数字,长度为混合花粉编码长度∑Oi+n;步骤二:确定二进制数字为1时所对应的工人编码位置号,将gbest对应位置的编码值复制到Xi+1;步骤三:确定二进制数字为0时所对应的工人编码位置号,将Xi对应位置的编码值复制到Xi+1;步骤四:检查工人分配的可行性,在工人分配编码交叉更新后,由于工人掌握的技能不同,若某道工序分配的工人缺乏操作该工序的技能,无法对该工序进行作业,则需要在该工序的可选工人集中重新分配一位工人进行作业;S23:自花授粉自花授粉对应算法中的局部搜索过程,在自花授粉环节,引入了二种邻域结构的搜索方式,以实现种群对种群中的较优花粉个体实现局部搜索,二种邻域结构的过程如下:1逆序:随机选择两道工序,将工序编码层两道工序之间的工序逆序重新排列,并将逆序的工序在可选的工人集里随机分配工人进行作业;2插入:选择一道工序,将该工序插入到花粉个体中某一个任意位置,将工序分配给操作时间最小的工人,其余工序则从相应的工人集合中随机选择一个工人进行操作;S24:基于装配序列的变异算子改进的自花授粉与异花授粉策略用于处理基于工序和工人的双层编码,在工序层,由于装配序列需要在计算出每个装配工序在工序层的位置后才能获得,当一个产品由4个零部件组成时,每个零件在装配前需经过两道加工工序,其工序编码为[132214243341],可知对应装配序列为[2341],在该编码经过迭代更新后,生成新的工序编码为[122342334141],可以看出加工工序与装配工序的先后顺序发生了较大的变化,但该花粉个体的装配序列仍为[2341],则装配序列的评价指标同样保持不变,为了维持装配序列的多样性,设计了基于装配序列的变异算子;基于装配序列的变异算子操作步骤如下:步骤一:在混合花粉编码中找出各个装配工序的位置及先后顺序,确定该花粉个体的装配序列;步骤二:在所有零件的装配工序中随机选择两道装配工序,将两道装配工序根据其在工序编码中的位置互相交换;步骤三:在生成的工序编码中更新每个零件装配工序的位置及先后顺序,得到迭代后的装配序列;步骤四:将步骤二选择的两道装配工序及两道之间的工序在相应的工人集合里随机分配一位工人进行操作;初始工序的装配顺序为2-4-1-3,选择装配工序‘2’和‘3’,将两道装配工序按照其在工序编码中的位置互相交换,加工工序保持不变,在生成的工序编码中重新确定每个装配工序的位置及出现的先后顺序,可知迭代后的装配顺序为4-3-1-2,在迭代过程中,装配工序之间的加工工序位置也可能会出现变动,通过该变异算子,可以维持装配序列的多样性。

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