[发明专利]一种基于模具调度的生产线均衡化方法

说明书

本发明公开了一种基于模具调度的生产线均衡化方法，包括以下步骤：构建二维粒子原型；设置粒子群算法相关参数并初始化粒子群；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，计算各粒子适应度值并更新全局和局部最优值；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，重新计算粒子的适应度值并更新全局和局部最优值；更新各粒子速度和位置属性；不断迭代直至达到算法结束条件输出最优模具分配方案。本发明不仅解决了由于粒子群算法的随机初始化导致的物理方案不可行问题，而且能有效防止粒子群算法陷入局部最优，保证粒子以较快的速度寻到全局最优解。

技术领域

本发明涉及装配式建筑技术领域，具体涉及一种基于模具调度的生产线均衡化方法。

背景技术

建筑产业的持续发展，使得以绿色环保著称的装配式建筑模式迅速进入人们的视野。经济水平的不断提高使得人民对于住房结构的需求日益多样化，随之带来订单数量的急剧增加。由于市场目前还未规整一套标准的构件生产体系，导致模具种类繁杂冗余。构件车间工人仅凭人工经验无法精确计算各型号模具所需生产的最优数量以及后续如何基于已生产的模具数量合理调度模具在生产线之间的分配方案，导致订单延期交付增加赔付成本。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于模具调度的生产线均衡化方法，其可以基于已生产的模具数量合理调度模具在生产线之间的分配方案，帮助企业快速交付订单。

在本发明的一个方面，本发明提出了一种基于模具调度的生产线均衡化方法。根据本发明的实施例，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。

另外，根据本发明上述实施例的一种基于模具调度的生产线均衡化方法，还可以具有如下附加的技术特征：

在本发明的一些实施例中，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)