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申请/专利权人：江苏协航能源科技有限公司

摘要：本发明提供基于多目标优化的光伏组件生产调度优化方法及系统，涉及光伏技术领域，包括获取光伏组件生产车间的多台设备的额定功率、生产单位产品的生产能耗以及物流环节中搬运产品的物流能耗，以所述光伏组件生产车间的总能耗最小为目标构建第一目标函数；分别确定所述光伏组件生产车间的原材料库存周转率、在制品库存周转率以及产成品库存周转率，并分别为所述原材料库存周转率、所述在制品库存周转率以及所述产成品库存周转率设置对应的权重系数，以光伏组件生产车间的总库存周转率最大化为目标构建第二目标函数；通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行联合求解，确定所述光伏组件生产车间的生产调度策略。

主权项：1.基于多目标优化的光伏组件生产调度优化方法，其特征在于，包括：获取光伏组件生产车间的多台设备的额定功率、生产单位产品的生产能耗以及物流环节中搬运产品的物流能耗，以所述光伏组件生产车间的总能耗最小为目标构建第一目标函数，并根据所述第一目标函数设置与所述第一目标函数对应的第一约束条件，其中，所述第一约束条件包括生产任务完成约束，所述生产任务完成约束用于指示所有生产任务必须在规定的时间内完成，不允许出现任务延误或未完成的情况；设备容量约束，所述设备容量约束用于指示每台设备在每个时间段内的加工任务数不能超过其最大容量；工序顺序约束，所述工序顺序约束用于指示每个生产任务的加工工序必须按照预定的顺序进行，不允许出现工序颠倒或跳跃的情况；分别确定所述光伏组件生产车间的原材料库存周转率、在制品库存周转率以及产成品库存周转率，并分别为所述原材料库存周转率、所述在制品库存周转率以及所述产成品库存周转率设置对应的权重系数，以光伏组件生产车间的总库存周转率最大化为目标构建第二目标函数，并根据所述第二目标函数设置与所述第二目标函数对应的第二约束条件，其中，所述第二约束条件包括库存容量约束，所述库存容量约束用于指示每个仓库在每个时间段内的库存量不能超过其最大容量；库存平衡约束，所述库存平衡约束用于指示每个仓库在每个时间段的库存量必须满足物料平衡关系，即上一时间段的库存量加上当前时间段的入库量等于当前时间段的库存量加上当前时间段的出库量；通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行联合求解，确定所述光伏组件生产车间的生产调度策略，其中，所述多目标优化算法基于改进的蚁群算法构建；以所述光伏组件生产车间的总能耗最小为目标构建第一目标函数包括：所述第一目标函数如下公式所示： ；其中，E表示总能耗，m表示设备数量，n表示工艺数量，p表示物流环节数量，Pi表示第i台设备的额定功率，ti表示第i台设备在调度周期内的实际工作时间，Ej表示第j种工艺单位产品的能耗，Qj表示第j种工艺在调度周期内的产品产量,Ek表示第k个物流环节单位距离或单次搬运的能耗，Dk表示第k个物流环节在调度周期内的运输距离或搬运次数；以光伏组件生产车间的总库存周转率最大化为目标构建第二目标函数包括：所述第二目标函数如下公式所示： 其中，R表示总库存周转率，w1、w2、w3分别表示原材料库存、在制品库存和产成品库存对应的权重系数，R1、R2、R3分别表示原材料库存周转率、在制品库存周转率、产成品库存周转率；q、T分别表示原材料的数量和调度周期的总长度，Clt为第l种原材料在第t个时间段内的原材料单位成本，Qlt为第l种原材料在第t个时间段内的消耗量，Ilt为第l种原材料在第t个时间段末的库存量，Il,t-1为第l种原材料在第t-1个时间段末的库存量，Tt为第t个时间段的长度；r表示在制品的数量，Ch表示第h种在制品的制品单位成本，Qh分别为第h种在制品在调度周期内的消耗量或销售量，Ih为第h种在制品在调度周期内的平均库存量；s表示产成品的数量，Cgt为第g种产成品在第t个时间段内的产成品单位成本，Qgt为第g种产成品在第t个时间段内的销售量，γgt为第g种产成品在第t个时间段内的销售退回率，Igt为第g种产成品在第t个时间段末的库存量，Ig,t-1为第g种产成品在第t-1个时间段末的库存量，δgt为第g种产成品在第t个时间段内的库存折损率；通过多目标优化算法对所述第一目标函数和所述第二目标函数进行联合求解，确定所述光伏组件生产车间的生产调度策略包括：初始化蚂蚁群，每只蚂蚁代表一个可行的生产调度策略，蚂蚁的路径采用离散编码，并设置初始信息素浓度和启发式信息；对每只蚂蚁，根据状态转移规则和信息素更新规则，构建一条完整的蚁群路径，状态转移规则基于信息素浓度、启发式信息和转移概率构建，信息素更新规则采用基于自适应权重的更新策略，并计算每条蚁群路径在所述第一目标函数的第一适应度值和所述第二目标函数的第二适应度值；基于所述第一适应度值和所述第二适应度值确定综合评价值，结合所述综合评价值以及蚁群路径总长度，计算信息素增量，并根据所述信息素增量以及引入的信息素挥发系数对蚁群路径中的每条边进行更新，确定更新后的蚁群路径；对更新后的蚁群路径，应用禁忌搜索算法进行局部搜索，生成多个候选解，确定每个候选解对应的候选适应度值以及禁忌表的状态，从所述多个候选解中确定最后候选解作为当前解，将所述当前解作为所述光伏组件生产车间的生产调度策略；基于所述第一适应度值和所述第二适应度值确定综合评价值，结合所述综合评价值以及蚁群路径总长度，计算信息素增量包括： ；其中，表示信息素增量，Q表示信息素增量系数，表示综合评价值，表示蚁群路径的总长度；m表示目标函数的个数，wi表示第i个目标函数的权重系数，分别表示第i个目标函数在当前迭代的最大值和最小值，表示第k只蚂蚁在第t次迭代构建的蚁群路径；表示蚁群路径在第i个目标函数上的适应度值。

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