[发明专利]一种适用于带返回车道的线性缓冲区的生产序列恢复方法

权利要求书

1.一种适用于带返回车道的线性缓冲区的生产序列恢复方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

S1、获取上游序列中产品的总数T，序列中处于第i个位置的产品在目标下游序列中的位置f_i，其中，T≤L×W，i＝1，2，...，T，L是线性缓冲区的存储车道数，W是每条存储车道包含的车位数；

S2、根据启发式填充规则按照到达缓冲区的顺序依次为每一个产品i指派一条所要进入的存储车道，构建缓冲区内的产品排布方案A；

S3、使用蚁群优化算法求得对应于排布方案A的多个下游产品释放序列；

S4、判断是否满足蚁群算法的终止条件；如不满足，跳转至步骤S3进行下一次迭代搜索；如满足，当前最优下游序列S_opt即为所求最优下游恢复序列。

2.根据权利要求1所述的一种适用于带返回车道的线性缓冲区的生产序列恢复方法，其特征在于，S2中为上游产品i指派进入存储车道通过顺序执行以下启发式填充规则：

A.1若i＝1，选择第一条车道；

A.2若缓冲区存在未填满车道，且产品i与此车道内最后一个产品j在目标下游序列中的位置f_i和f_j满足f_i＞f_j，若未填满车道数为1，选择该车道，否则选择存在空余车位数最多的车道中f_i-f_j值最小的那条车道；

A.3若缓冲区有空余车道，若空余车道数为1，选择该车道，否则任选一条空余车道；

A.4若缓冲区内存在未填满车道，且产品i与此车道内最后一个产品j在目标下游序列中的位置f_i和f_j满足f_i＜f_j，若未填满车道数为1，选择该车道，否则选择存在空余车位数最多的车道中f_j-f_i值最小的那条车道。

3.根据权利要求1所述的一种适用于带返回车道的线性缓冲区的生产序列恢复方法，其特征在于，S3中蚁群优化算法的具体步骤包括：

S31、确定人工蚂蚁的活动区域为x，y∈[1，T]约束的矩形区域；蚂蚁从初始位置出发爬到x＝T的节点即完成一次迭代，沿途所经过的路径节点依次为P(1，y₁)，P(2，y₂)，...，P(t，y_t)，...，P(T，y_T)，其中y_t∈{1，2，...T}对应于从缓冲区中所释放的第t个产品在上游序列中的位置序号，t＝1，2，...，T；

S32、设置和初始化算法参数，包括：

设置蚂蚁的数量N，算法的最大迭代次数r_max，信息素局部挥发比例参数ρ₁，信息素全局挥发比例参数ρ₂，取值在[0，1]间的参数q₀，表示信息素重要程度的参数α，表示其它两种启发式信息重要程度的参数β和γ；其中，0＜ρ₁＜1，0＜ρ₂＜1；

初始化上游序列中任一对产品i和j之间的信息素τ_ij，在初始时刻令τ_ij＝τ₀，其中τ₀为预设常数，i，j＝1，2，...，T；迭代次数r初始化为0；每只蚂蚁n的产品候选集Set_n初始化为以步骤S2中方案A排布产品时缓冲区每条存储车道最前端的两个产品组成的集合，n＝1，2，...，N；蚂蚁n的初始位置为P(1，y₁)，y₁为产品候选集Set_n中随机选择的产品在上游序列中的位置；将选择的产品i从缓冲区释放，若产品i释放受阻，将其前方产品j经返回车道送至缓冲区入口处，并按步骤S2中启发式填充规则重新为送返产品j选择存储车道，然后再将产品i释放；根据车道前端产品变更状况更新产品候选集Set_n；当前爬行步数为1；初始化全局最优下游序列S_opt对应的顺序化率为0；

S33、第r次迭代的第t步中，每一只蚂蚁n同时从x＝t的节点爬向x＝t+1的节点；计算x＝t+1的每个可能位置相关的启发式信息η_j：

η_j＝[1/(InSeq_j+1)]^β(T/10j)^γ

其中，产品j属于产品候选集Set_n；

T为产品总数，InSeq_j表示产品j是否为顺序产品；若产品j和任一已释放至下游的产品a在目标下游序列中的位置f_j和f_a满足f_j＞f_a，则j为顺序产品，InSeq_j取值为0，否则j为非顺序产品，InSeq_j取值为1；β为表示InSeq_j重要程度的参数，/为表示产品序号j重要程度的参数；

计算蚂蚁n从节点P_n(t，y_t)爬向节点P_n(t+1，y_t+1)的转移概率p_n(y_t，y_t+1)：

其中表示产品y_t和y_t+1之间的信息素浓度；y_t+1∈Set_n；

蚂蚁n第t步爬向目的地节点P_n(t+1，y_t+1)表示蚂蚁n选择释放上游序列中的产品y_t+1，按照以下方法进行选择：

当q≤q₀时，选择满足值最大的产品；否则按照转移概率p_n(y_t，y_t+1)确定待选产品，其中q是在[0，1]之间均匀分布的随机数；

更新除产品y_t和y_t+1之间外，其余所有产品i和j之间的信息素浓度：

τ′_ij＝(1-ρ₁)τ_ij，其中τ_ij和τ′_ij分别表示更新前后的信息素浓度；

蚂蚁n每爬行一步，即释放产品候选集Set_n中的一个产品，根据车道前端产品变更状况更新产品候选集Set_n；

令t＝t+1，重复步骤S33，直到t＝T，完成一次迭代，记录本次迭代每只蚂蚁的爬行路径；

S34、评估本次迭代的下游序列，包括：

当前迭代每只蚂蚁爬行所经过的路径节点的纵坐标构成了一个下游序列，计算所有N个下游序列的顺序化率，选择其中顺序化率最大的序列作为本次迭代的最优下游序列

如果对应的顺序化率大于全局最优下游序列S_opt对应的顺序化率，更新S_opt为

如果对应的顺序化率等于S_opt对应的顺序化率，并且对应的序列偏移度小于S_opt对应的序列偏移度，更新S_opt为

S35、更新全局最优下游序列S_opt中每对相邻产品之间的信息素浓度：

τ′_ij＝(1-ρ₂)τ_ij+Δτ_ij

τ_ij和τ′_ij分别表示产品i和j之间更新前后的信息素浓度，Δτ_ij按下式计算：

其中z为全局最优下游序列S_opt中非顺序车的数量；

令r＝r+1。