[发明专利]一种基于0-1规划的汽车零配件喷色生产排程设计方法、系统及设备

说明书

本发明公开了一种基于0‑1规划的汽车零配件喷色生产排程方法，包括：获取喷色设备及喷色颜色数据，对所获取数据预处理；建立决策变量和中间变量；建立约束条件；建立目标函数及单目标优化模型；求解单目标优化模型。该方法通过选择事件发生的最基本情况为决策变量，为满足各条件建立合适的中间变量。决策变量和中间变量作为模型的基础，按照实际需求建立目标函数，根据条件限制建立约束方程，建立一个基于0‑1规划的单目标优化模型，该模型能够求出最优解且模型精度较高。

技术领域

本发明涉及智能制造技术领域，具体是一种基于0-1规划的汽车零配件配色生产排程设计方法、系统和设备。

背景技术

我国汽车零配件生产厂家众多，研究汽车零配件制造业中的生产排程设计问题极为关键。零配件生产厂需要根据自身的生产需求，结合实际生产情况，充分考虑各类约束条件，制定出更优的生产计划，达到最大限度减少资源浪费的目标。为实现这一目标，发展出了各类模型及算法。

目前，汽车零配件生产排程设计问题研究主要集中于智能算法和数学模型两大方面。例如，基于智能算法求解汽车零配件生产排程问题，根据实际需求，将目标函数分成两层，即外层目标函数代表未满足零件的最优解，内层目标函数代表颜色更换的最优解，使模型能够完成目标优化问题最优解的寻找。基于数学模型的方法包括使用哈密顿通路和回路来分别制定汽车生产排程的任务。该方法可以通过哈密顿图模型排列颜色的顺序，再结合人工，最终更快求出最优解。目前，汽车零配件生产排程问题中仍旧存在如下问题：

(1)最优解不易求出

随着智能算法的发生，全局搜索算法理论上能够求出一个最优解，然而，由于实际约束条件的限制，基于所建立的目标函数，最优解往往不易求出。

(2)模型精度低

目前有的模型算法为了得出一个相对较好的结果，忽略了大量的约束条件。由此所建立的模型精度低，求出的结果虽然能够满足部分条件且结果较优，但并非最佳解。

(3)求解速度慢

目前部分算法为了得出最佳结果，试图将所有的可能情况遍寻一遍，这导致模型的求解速度慢，效率低下。

发明内容

为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于0-1规划的汽车零配件生产排程设计方法，该方法通过选择事件发生的最基本情况为决策变量，为满足各条件建立合适的中间变量，决策变量和中间变量作为模型的基础，按照实际需求建立目标函数，根据条件限制建立约束方程，建立一个基于0-1规划的单目标优化模型，该模型能够求出最优解且模型精度较高。

根据本发明的一个方面，提供一种基于0-1规划的汽车零配件喷色生产排程方法，包括：

获取喷色设备及喷色颜色数据，对所获取数据预处理；

建立决策变量和中间变量；

建立约束条件；

建立目标函数及单目标优化模型；

求解单目标优化模型。

面漆颜色一共j₀种，底漆颜色只有一种，对传送带的i₀个滑橇按照顺序进行编号从1到i₀；对不同的面漆颜色分别编号从1到j₀；当为底漆颜色时，即不喷涂面漆，则令j＝0；对不同的零件种类分别编号为1到k₀；对同一滑橇上面的不同位置的支架分别编号为1到l₀。

编号为i的滑橇喷涂颜色j，且在第l个位置的支架上放置第k种零件，则令X_ijkl＝1，否则X_ijkl＝0，即：