申请/专利权人：西南交通大学

申请日：2023-04-24

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN116468176B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/087;G06N3/126;G06Q30/0201

优先权：["20230321 CN 2023102755503"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2023.08.08#实质审查的生效;2023.07.21#公开

摘要：一种考虑固定装卸点的车间双行布局求解方法，主要包括以下步骤：建立目标函数，确定约束条件，初始化算法参数，生成初始种群，计算约束条件下目标函数成本矩阵，并对算法执行变异、交叉、边界处理、局部搜索等迭代操作，利用双阈值模式控制迭代次数，以极高的效率实现了对考虑装卸点的双行设置布局问题的求解；为获取搬运成本最优的双行设施布局方案提供了合适的方法，对指导从业者优化选择生产方案具有重要的意义。

主权项：1.一种考虑固定装卸点的车间双行布局求解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：以物料搬运成本作为优化目标建立目标函数： 其中，F为物料搬运成本，fij为物料由设施i运至设施j的单位距离物流成本；dij为物料由设施i的装料点运至设施j的卸料点的过程中，在过道方向上所行驶的距离；qij为二进制变量，当设施i，j同行布置时，则qij＝1，否则qij＝0；width为布局过程中所规定的过道宽度；且所述目标函数所满足的约束条件为：布置起点与边界不重叠约束： 设施中心点坐标最大值约束： 设施i的装料点到设施j的卸料点间的横向间距约束： 同行设施间不重叠约束： 决策变量取值范围约束：αij+αik+αjk+αji+αki+αkj≥1,1≤i＜j＜k≤n-αij+αik+αjk-αji+αki+αkj≤1,i,j,k∈N,i＜j,k≠i,k≠j-αij+αik-αjk+αji-αki+αkj≤1,i,j,k∈N,i＜j,k＜j,k≠iqij＝αij+αji,1≤i,j≤n,i≠j 其中，N为设施编号集合，N＝{1,2,…,n}；n为设施个数；i，j，k为设施编号，且i,j,k∈N；xi为设施i的中心横坐标；li为设施i在过道方向上的边界长度；si为设施i的安全间隙；dij为物料由设施i的装料点运至设施j的卸料点的过程中，在过道方向上所行驶的距离；pdi为二进制变量，当设施i的装、卸点分离时，则pdi＝1，否则pdi＝0；pi为二进制变量，当设施i的装料点位于其中线左侧时，则pi＝1，否则pi＝0；pdj为二进制变量，当设施j的装、卸点分离时，则pdj＝1，否则pdj＝0；lj为设施j在过道方向上的边界长度；pj为二进制变量，当设施j的装料点位于其中线左侧时，则pj＝1，否则pj＝0；xj为设施j的中心横坐标；lj为设施j在过道方向上的边界长度；βij为二进制变量，当设施i的安全间隙大于设施j时，则βij＝1，否则βij＝0；sj为设施j的安全间隙；M所有设施在过道方向上的边界长度总和；αji为二进制变量，当设施i，j同行布置且j在i的左侧时，则αji＝1，否则αji＝0；αij为二进制变量，当设施i，j同行布置且i在j的左侧时，则αij＝1，否则αij＝0；αik为二进制变量，当设施i，k同行布置且i在k的左侧时，则αik＝1，否则αik＝0；αjk为二进制变量，当设施j，k同行布置且j在k的左侧时，则αjk＝1，否则αjk＝0；αki为二进制变量，当设施k，i同行布置且k在i的左侧时，则αki＝1，否则αki＝0；αkj为二进制变量，当设施k，j同行布置且k在j的左侧时，则αkj＝1，否则αkj＝0；qij为二进制变量，当设施i，j同行布置时，则qij＝1，否则qij＝0；步骤S2：初始化算法参数，生成初始种群NIND，计算目标函数成本矩阵Fxi，获得最优成本FX以及最优解X；其中，所述算法参数包括：种群规模NP，缩放因子MR，最优解循环次数glob，最优解循环次数上限glob_max，迭代时间runtime，迭代时间上限time_max，初始迭代次数G＝0；步骤S3：对步骤S2中所得初始种群NIND中的个体xi进行变异操作并经过边界处理后获得新解x1，并进行条件判断：若Fx1Fxi，则将种群个体xi替换为新解x1，否则利用退火机制判断是否接受新解x1，将满足Fx1Fxi和退火机制判断后被接受的新解x1对应替换初始种群NIND中的原有对应个体xi；根据判断条件结果选择符合条件的种群个体组成变异后的种群Sol；步骤S4：随机选择步骤S3中所得种群Sol中的两个个体进行交叉操作得到新解x2，并进行条件判断，根据判断条件结果选择符合条件的种群个体组成交叉后所得的种群；步骤S5：对步骤S4中交叉后所得的种群中的个体x”i进行局部搜索操作得到新解x3，并进行条件判断，根据判断条件结果选择符合条件的种群个体组成局部搜索后的种群，其中，局部搜索为改进变邻域搜索，其具体步骤为：当在邻域Ni中搜索到较优解时，则令N＝Ni，否则令N＝Ni+1，并采用两种动作算子产生个体的邻域结构以增大种群多样性，其中：1邻域结构N1：两点交换算子；随机选择个体片段上两点不同位置，交换两点位置上的对应设施序号，得到邻域解；2邻域结构N2：向前插入算子；随机选择[2,n]内的一个位置，并将位置对应的设施序号插入到个体片段中首位上，其余设施序号按照原始顺序依次向后排列，得到邻域解；两种邻域结构的选择公式如式19所示，q为邻域模式选择计数器； 针对所述两种邻域结构，种群个体xi进行变邻域搜索，且具体搜索过程包括以下步骤：步骤1：设置变邻域搜索参数；以种群中的个体xi作为变邻域搜索的初始解，记为x，设施规模n，局部搜索次数Imax＝n，邻域数量Qmax＝2，邻域解集{Nqx|q＝1,…,Qmax}，q为邻域模式选择计数器；步骤2：初始化参数，令i＝1，q＝1；步骤3：针对初始解x，选择Nq邻域结构进行扰动，产生邻域解x*，若Fx*Fx，则将x替换为x*，重置i＝1，q＝q，否则令i＝i+1；步骤4：若iImax，令q＝q+1，i＝1，若qQmax则执行步骤5，否则返回步骤3；步骤5：输出最优解x，最优成本Fx；步骤S6：基于步骤S3至步骤S5依次处理后所得到的种群，更新外部档案最优解Xnew，若FXnewFX，则令最优解循环次数glob＝0，并判断迭代时间runtime是否达到迭代时间上限time_max，若未达到迭代时间上限time_max，则返回步骤S3并令G＝G+1；若达到迭代时间上限time_max则终止迭代，输出当前种群最优解及其成本；步骤S7：若FXnew≥FX，则使得glob＝glob+1，并判断最优解循环次数glob是否达到上限glob_max，若达到则终止迭代，输出当前种群最优解及其成本；若最优解循环次数glob未达到上限则判断迭代时间runtime是否达到迭代时间上限time_max，若未达到迭代时间上限time_max，则返回步骤S3继续顺沿执行剩余步骤并令G＝G+1，若达到迭代时间上限time_max，则终止迭代，输出当前种群最优解及其对应的成本。

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百度查询： 西南交通大学 一种考虑固定装卸点的车间双行布局求解方法

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