[发明专利]面向连续生产的生产与运输联合调度方法

摘要

本发明为面向连续生产的生产与运输联合调度方法，该方法基于分段解码的角色互换人工蜂群算法，将调度环节延伸到原料采购环节，调度时将采购、生产与配送过程同时考虑，且将车辆在采购与生产过程共用，可以更好的利用车辆资源，缩短总调度时间。采用基于分段解码的角色互换人工蜂群算法求解，引领蜂与跟随蜂在寻优过程中可以互相转换，搜索能力与开发能力较强，并增大了解的搜索空间，可找到更多的可行解，并避免陷入局部；相对于基于分段解码的人工蜂群算法以及基于分段解码的遗传算法，求解结果更优。

主权项

1.一种面向连续生产的生产与运输联合调度方法，该方法采用分段解码的方式保证生产的连续性，利用角色互换的人工蜂群算法扩大解的范围，包括以下步骤：第一步、问题描述生产商期初接收了n个客户的订单，每个订单需要不同种类成品，O＝{W₁,W₂,...,W_n}表示订单集合，订单W_i需要成品i，且需求量为q_i，生产需要m种原料；车辆从生产商出发，首先运输原料j，原料到达生产商后放入原料库，待所有原料齐备保证连续生产后再生产；生产中需要按一定比例投入原料j，并以恒定生产率P生产并包装为n种规格的成品进行销售；完工的成品可直接运送至客户，若当前无可用车辆进行配送，则转入成品库等待配送；生产商从物流企业租赁K辆车运输，车辆k的容积为V_k，原料j的一个采购周期为成品i的一个配送周期为所有的车辆既可以运输原料也可以运输成品，其中成品i的装载率为β_i；第二步、模型构建以xkaj、xkai为决策变量，以公式(2)‑(8)为约束条件，以公式(1)为目标函数，构建模型；xkaj表示若第a次排k号车去运输原料j，其值为1；若不运输原料j，其值为0；xkai表示若第a次排k号车去运输成品i，其值为1；若不运输成品i，其值为0；Ckaz≤Vk  (8)第三步、构建二维编码矩阵以物料z与车辆k匹配的优先权值构建二维编码矩阵，二维编码矩阵中的元素用Pe(z,k)表示，Pe(z,k)通过公式(9)得到，Pe(z,k)＝|ln(1+xzk)/(1‑xzk)|  (9)其中，xzk∈(0,1)之间的随机数；第四步、分段解码：运输时优先安排原料运输的方式进行分段解码，已知成品i的需求q_i，确定原料j的需求量r_j，进而获取所有物料需要的运量；其次，设定当前时刻t及前时刻t'为0，即t＝t'＝0，原料库存和成品库存都为0；最后，确定各类物料的运输车次、每次运输的开始运输时刻、每次运输到达生产商时刻、每次运量及最晚车辆到达生产商的时刻第五步、角色互换人工蜂群算法：5‑1：初始化蜂群，设定种群规模N，令引领蜂规模N^e和跟随蜂规模N^u均为N/2，并设定全局最优适应值f，生成N^e个二维编码矩阵，作为引领蜂的初始位置，每个二维编码矩阵中的权值元素为P_e(z,k)，e＝1、2、…、N^e，并采用分段解码方式求得的对应引领蜂最晚车辆到达生产商时刻作为引领蜂对应的适应值f_e；5‑2：依据引领蜂适应值f_e，利用赌轮法确定每只引领蜂的跟随蜂数量5‑3：选定一只引领蜂，利用公式(26)产生这只引领蜂对应跟随蜂的位置，其中，rnd∈(0,1)之间随机数；每只跟随蜂所对应的二维编码矩阵中的权值元素为同引领蜂一样，采用分段解码方式求得的跟随蜂的最晚车辆到达生产商的时刻作为跟随蜂的适应值f_u，若f_u＜f_e，则令引领蜂的二维编码矩阵中的元素等于跟随蜂的二维编码矩阵中的元素，即且f_e＝f_u，将跟随蜂的位置传递给对应的引领蜂，引领蜂位置得到更新，否则引领蜂的适应值及位置不变；5‑4：Ne个引领蜂的位置以及适应值都得到更新后，将所有引领蜂适应值进行排序，得出最优适应值f'；5‑5：比较最优适应值f'与全局最优适应值f，若f'≥f，将适应值最差的引领蜂转化为跟随蜂，N^e＝N^e‑1，并令N^u＝N^u+1；若f'＜f，令f＝f'，引领蜂、跟随蜂分别恢复为原来的规模N^e＝N^u＝N/2，转入步骤5‑2，直到剩最后一只引领蜂，得出最后一只引领蜂对应的适应值和其对应的最优方案，即得到每次运输物料编号z、车辆编号k、每次运量C_kaz以及每次运输的开始运输时刻及到达生产商时刻实现连续生产的生产与运输联合调度。