[发明专利]一种基于模具调度的生产线均衡化方法

权利要求书

1.一种基于模具调度的生产线均衡化方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)将某项目所需生产的所有模具型号按序逐个编号，以构件车间生产线总数值为行，以模具型号总数值为列，抽象而成的空矩阵作为二维粒子原型；

(2)设置粒子群算法相关参数并初始化粒子群，每个粒子即一种模具分配方案；

(3)由于构件车间各生产线存在差异性，种群中的每个粒子需利用遗传算法的变异算子将其不合理位置坐标值变异为满足约束需求的值，由此保证粒子解码后的物理方案切实可行，计算各粒子适应度值并更新全局和局部最优值；

(4)以“最大值和最小值差值趋近于零”为算法思想，调整和调度部分模具来均衡各生产线生产时间，根据调整之后的模具重新计算粒子的适应度值并更新全局和局部最优值；

(5)利用粒子的历史最优适应度值和历史局部最优值更新各粒子速度和位置属性；

(6)不断迭代直至达到算法结束条件输出最优模具分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于模具调度的生产线均衡化方法，其特征在于，所述步骤(2)中，设置粒子群算法相关参数，包括：

粒子数N，用于标识种群规模；

算法迭代次数M，用于标识算法结束条件，迭代次数达到M算法结束；

学习因子C₁和C₂，用于计算粒子速度；

惯性因子w，用于计算粒子速度；

粒子速度上边界V_Max、粒子速度下边界V_Min、粒子位置上边界X_Max、粒子位置下边界X_Min，用于初始化粒子群；

初始化粒子群包括：

粒子速度初始化公式如下：

V_i＝V_min+Random(0,1)·(V_max-V_min)(i＝1,2,…,N)

粒子位置初始化公式如下：

X_i＝X_min+Random(0,1)·(X_max-X_min)(i＝1,2,…,N)，

其中，Random(0,1)随机生成[0,1)之间的实数。

3.根据权利要求1所述的一种基于模具调度的生产线均衡化方法，其特征在于，所述步骤(3)中，利用遗传算法中的变异算子将二维粒子不合理位置坐标值变异为满足需求的值，具体如下：

不合理的位置坐标值一直变异直到满足构件生产线约束需求，变异方式如下：

变异概率P的公式如下：

其中，S表示模具型号总集合；W表示不满足于当前生产线需求的模具型号集合；card(S)表示集合S中元素个数；

每变异一次即从总集合S中去除某一不满足需求的元素即W集合中的元素，以增大变异后的位置坐标值满足生产线类型需求的概率；

变异后的值为：

其中，I表示该粒子中不满足生产线需求即需要变异的位置坐标值总个数；该式子表示从去除元素后的集合S中任选取一个元素作为该位置坐标值变异后的值。

4.根据权利要求3所述的一种基于模具调度的生产线均衡化方法，其特征在于，构件生产线存在如下约束需求：

1)不同生产线可生产构件类型集合不同；

2)同一生产线生产不同类型构件的生产时间不同；

3)同一模台只可存放能生产同类型的模具。