[发明专利]一种复杂车间低熵化布局与稳健优化方法有效

专利信息
申请号: 201711305854.0 申请日: 2017-12-11
公开(公告)号: CN107909223B 公开(公告)日: 2020-11-13
发明(设计)人: 陈勇;程子文;姜枞聪;王亚良;王成;郦仕云 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/04
代理公司: 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 代理人: 林蜀
地址: 310014 浙江省杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 复杂 车间 低熵化 布局 稳健 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种复杂车间低熵化布局与稳健优化方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤1:低碳节能目标函数构建

1)单元布置成本Q:

式中:

i——设备标号,表示设备i;

j——单元标号,表示单元j;

m——设备总数量;

n——单元总数量;

qi——设备i的成本;

F(ηj)——单元j纵横比评价函数;

ηj——单元j纵横比;

hj——单元j的高度;

wj——单元j的宽度;

2)单位面积产能T:

式中:

Tj——单元j的单位面积产能;

Pjk——单元j生产产品k的数量;

hj×wj——单元j的面积;

k——产品种类标号,表示产品k;

K——产品种类总数;

3)物流量距积成本Z:

式中:

fjl——车间中功能单元j至l的物流量;

cjl——功能单元j和l之间单位运输成本;

djl——功能单元j和l的距离;

l——单元标号,表示单元l;

4)布局/工艺鲁棒性R:

式中:

Lk——表示产品k经过完整工艺路线时的加工距离;

5)布局柔性F:

式中:

Ok——产品k生产过程中经过的单元数;

——为产品k的平均产量;

Ukj——表示单元j生产产品k的理论负载量;

6)低碳节能布局集成优化模型:

CE=min(Q×vQ+CT+CZ+CRF) (式8)

CZ=fZ×Z×pk (式10)

CRF=(1-R)fR+(1-F)fF (式11)

式中:

CE——布局总碳排放量;

CT——产能引起的碳排放量;

CZ——车间工件运输引起的碳排放量;

CRF——鲁棒性与柔性引起的未来改善的预期碳排放量;

vQ——布置成本碳排放转换因子;

fTj——单元j的单位面积产能碳排放系数;

Fz——单位量距积碳排放系数;

Pk——产品k对应的运输工具功率;

fZ——量距积碳排放系数;

fR——鲁棒性碳排放系数;

fF——柔性碳排放系数;

步骤2:复杂车间稳健优化模型构建

式中:

H——车间熵,表示车间紊乱度衡量指标;

A——玻尔兹曼常数;

N——系统中粒子数量,即车间布局系统中的产品种类;

a、b——系统参数;

wk——系统中拥有的能量,即产品k在该布局下的生产成本;

ck——产品k的物流量距积成本;

W——布局总成本;

α,β,γ,χ——加权因子,α+β+γ+χ=1;

μ1——单位面积产能成本转换因子;

μ2——布局/工艺鲁棒性成本转换因子;

μ3——布局柔性成本转换因子;

步骤3:复杂车间低熵化布局模型构建

式中:

CEmax——车间布局过程中碳排放理论最大值;

CEmin——车间布局过程中碳排放理论最小值;

步骤4:环形多元胞混合优化算法进化步骤如下:

步骤41:染色体编码/解码:设置单元排序-分割混合编码;

每条染色体由单元排序编码和单元分割点编码两部分组成;单元排序编码由n个单元符号组成,n表示车间单元数量,表示车间中由左至右,从上至下单元的排列顺序;分割点编码由n-1个0-1二进制编码组成,插空分布于单元排序编码间隔之中;0表示单元处于同一纵列,1表示该单元为纵列最后排布的单元;

其中,A1、A2、A3、A4、A5、A6表示单元编号;

步骤42:模糊聚类生成若干种群元胞:

式中:

Fm——聚类目标函数,表示不同种群元胞所有聚类特征因子综合相异程度最小;

u(x)IJ——布局方案J在分类I中的隶属度函数;

I——种群标号,表示种群元胞I;

J——染色体标号,表示染色体J;

G——聚类因子标号,表示聚类因子G;

g——种群标号,表示种群元胞g;

cI——种群I的聚类中心,即集合中的代表性染色体;

cg——种群g的聚类中心,即集合中的代表性染色体;

xJ——种群中第J条染色体;

NI——种群元胞的数量;

NJ——种群元胞中染色体数量;

NG——聚类因子数量;

f——大于1的模糊参数;

步骤43:适应度评价:

Fit 1=Q×vQ+CT+CZ+CRF (式19)

步骤44:种群元胞匹配规则:完成模糊聚类与适应度计算,得到若干组种群元胞,每个元胞均为相似染色体集合;为了最大限度保证种群协作进化过程中的多样性,以适应度Fit1为目标对所有元胞降序排列,采用插空法排列元胞并组成环状拓扑结构,进行种群元胞之间的配对操作,形成两两匹配的环形进化拓扑结构;该操作保证了形成配对的两元胞之间均存在差异,且差异度值较为接近;

步骤45:染色体选择:设计二次排挤算法进行选择;采用子个体与父个体直接竞争模式,竞争的内容包括碳排放值与熵值;算法的过程如下:

①用放回的方式从匹配的种群元胞组中随机选择两个父个体p1和p2;

②进行交叉和变异,产生子代c1和c2;

③根据适应度函数计算适应度值Fit1和Fit2:

如果Fit1(c)Fit1(p),则

若Fit2(c1)Fit2(p1),则用c1替换p1,否则保留p1;

若Fit2(c1)Fit2(p2),则用c1替换p2,否则保留p2;

若Fit2(c2)Fit2(p1),则用c2替换p1,否则保留p1;

若Fit2(c2)Fit2(p2),则用c2替换p2,否则保留p2;

其中,Fit1(c)Fit1(p)表示任意子代的适应度Fit1均小于父代;

步骤46:种群协作进化:

①匹配元胞间的混合交叉操作;

②各元胞内独立变异操作;

③环状拓扑结构种群元胞之间的移民操作:完成选择、交叉、变异操作,要为种群元胞之间设计某种迁移拓扑,确定各集合间个体交换的方式;如A、B为相邻元胞,设计染色体迁移路径:复制元胞A中一定比例最优个体按路径迁移至邻域元胞B,同时元胞B中剔除相同比例的最差个体;依次操作所有元胞及其邻域元胞;移民策略能够在保持种群多样性的同时,对种群进化起到导向性作用;

步骤47:终止条件

种群初始化后,循环执行模糊聚类、选择、交叉、变异、移民等,当产生N条Pareto解集并且熵值H始终在理论可控范围内,则循环结束,输出最优结果。

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