[发明专利]一种产品结构智能模块化方法

摘要

本发明公开了一种产品结构智能模块化方法，先综合考虑零部件之间的功能结构关系，得到数值化产品结构DSM模型；再应用遗传算法智能搜索最优模块化方案，在算法开始前，设置种群规模、交叉概率、变异概率、终止代数、最大聚类模块数m；采用m×n矩阵的编码方法，种群的初始化获取种群所需规模；以模块度值为适应度函数，计算所有单个个体的适应度值；执行选择操作、交叉操作、变异操作；在达到设置的终止代数后，输出适用度值最高的方案，解码到相应的模块化方案。运用该方法可更加直观和高效地进行产品模块划分，操作更加便捷、模型更加能够反映工程实际、模块划分结果更优，实现了聚类划分地计算机化。

主权项

一种机械电子产品的产品结构模块化方法，其特征是按如下步骤进行：（A）综合考虑零部件之间的功能结构关系，确定各行列元素之间的联系以及联系的方向性；确定各行列元素之间的依赖程度，得到数值化产品结构DSM模型；（B）在算法开始前，设置种群规模、交叉概率、变异概率、终止代数、最大聚类模块数m；（C）染色体编码采用矩阵编码，对于一个规模为n的模型，假设模型的最大聚类数为m，则得到的编码矩阵为m×n矩阵；矩阵中的行列元素分别代表相应的模块和零件，单元格的值表示它所对应的零件是否在它所对应的聚类模块中，1代表零件在模块中，0表示零件不在该模块中；单个零件只允许存在一个模块中，因而每一列中有且只能有一个单元格为1；（D）种群初始化，对于一条染色体（m×n矩阵），在每一个列向量中任取一个单元格，将其值取为1，剩下的取为0；反复执行以上步骤，直到获得要求的种群规模；（E）计算种群中各个个体的适应度值，模块度体现了模块与模块之间和模块内部间的关系，模块度越高模块划分的结果越好，这时模块之间的耦合性越低、模块内部的内聚性越高；以模块度值来表示适应度函数；（F）个体的选择操作，从种群中随机选取N个个体进行适应度大小的比较，保留适应度高的个体；将上述过程重复M次，得到下一代群体中的M个个体；（G）个体间的交叉操作，交换两个个体的某个或某些位，是产生新个体的主要方法；在相互配对的两个个体编码串中随机设置两个交叉点，交换两个个体在交叉点间的部分染色体；（H）个体的变异操作，改善遗传算法的局部搜素能力，提高种群的多样性，防止早熟现象的出现；随机选出一条父染色体，从染色体中随机选出一列作为变异点，将该列中的1的变为0，从剩下的单元格中任选一格值设为1；（I）重复E‑H的过程，直到所设置的终止代数，输出最优的编码个体；（J）解码最优个体，输出最优模块化方案。