[发明专利]大型集装箱起重机快速配置设计方法

权利要求书

1.一种大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，该方法包含：

建立面向快速设计的大型集装箱起重机产品配置框架；

对实例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等进行分析和计算，构建带约束的0-1规划基因进化模型；

结合大型集装箱起重机产品配置优化问题规模较大的特点，本发明重新设计了蚁群算法的伪随机比例规则；并针对备选基因实例数量往往较多的问题，提出一种备选基因实例数量减少机制；设计了一种x_Sigmoid函数，并按此函数调整转移概率，加快算法搜索速度；实施捕食策略，加强较优区域的开发，增强搜索能力。

2.如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，所述建立大型集装箱起重机产品快速配置设计框架包含：

改变传统类比设计、经验设计模式，以提高大型集装箱起重机产品设计的效率。

首先，构建产品配置基因进化模型，并初始化模型的基本参数。

然后基于改进蚁群建立一种产品配置快速设计算法，利用该算法获得初步设计方案。

最后，在初步设计方案基础上，建立大车行走机构非标准件三维模型。根据用户要求，如大车结构的强度、刚度等进行有关约束条件的校核。如果满足，则该非标准件的设计成功；如果不满足，则对该非标准件进行变参数、变特征设计，如板厚变薄、高度减小等，并重新校核，直到满足条件为止，并添加到实例库。

3.如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，所述对实例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等进行分析和计算，构建带约束的0-1规 划基因进化模型包含：

利用局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力的公式，进行产品配置方案的分析和计算，建立以产品配置方案的适应度最大为目标，产品虚拟特征基因的选择、配合、相关性、成本和权重为约束的0-1规划基因进化模型。

4.如权利要求3所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，重新设计了蚁群算法的伪随机比例规则；

每只蚂蚁通过重复地应用式(1)伪随机比例规则建立一个配置设计方案。设计伪随机比例规则是为了让适应度高且有着大量信息素的基因实例有更多的选择机会。表示蚂蚁l选择基因实例X_ij的概率。

其中，为局部相似度是描述实例模板中的基因实例X_i,j与客户需求R_i,k之间的相似程度。为基因实例X_i,j上的信息素轨迹强度。β、为两个参数，β反映局部相似度信息在可选基因实例中的相对重要性，反映蚂蚁运动过程积累的信息在可选基因实例中的相对重要性。参数的大小决定了利用先验知识与探索新基因实例之间的相对重要性。每当一只蚂蚁准备选择基因实例X_i,j时，算法产生一个随机数如果则根据先验知识选择最好的基因实例，否则按概率进行选择。

5.如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，针对备选基因实例数量往往较多的问题，提出一种备选基因实例数量减少机制。

在大规模产品配置问题中，某些基因位备选基因实例很多，这会降低算法搜索速度。本发明为减少备选基因实例数量，令第 i个基因位(共有n个基因位)的可选基因实例数为M_i，按如下的备选基因实例数量减少机制将M_i调整为M_i'。

If M_i>ξ,

Else,M_i'＝M_i

其中，int[]为向下取整；ξ为正整数，是可选基因数量阈值；

为基因实例差额比例，则减少的备选基因实例的比例为：

减少的备选基因实例的比例主要取决于M_i>ξ的比例、M_i与ξ的相对大小、的大小，M_i>ξ的比例越高，M_i相对于ξ越大，越小，则减少的备选基因实例的比例越高，也即减少的计算量越大。