一种基于遗传模拟退火算法的刀具准时化配送方法技术

本发明专利技术涉及一种基于遗传模拟退火算法的刀具准时化配送方法，通过对车间刀具配送过程进行梳理，对比刀具配送与物料配送的不同点，考虑了工位的刀具需求可拆分，为工位的每个工序添加模糊预约时间窗，建立带模糊预约时间窗的刀具准时化配送路径规划的模型，该模型以工序平均满意度最高和配送车辆数量最小为优化目标，一次任务中每个工序所需刀具只能由一个小车配送，每个工序所需的刀具类型、数量已知等，然后运用遗传模拟退火算法对建立的模型进行求解。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传模拟退火算法的刀具准时化配送方法
本专利技术涉及物流配送路径规划控制领域，特别涉及生产车间中基于遗传模拟退火算法的刀具准时化配送方法。
技术介绍
刀具配送作为生产物流的一个重要环节，是生产制造各环节的纽带，贯穿整个生产过程，影响物流组织的源头。刀具配送的均衡性、合理性以及到达指定工序节点的及时性保证了企业生产物流的稳定进行，显著地降低生产成本，提高企业内部物流的高效运转，缩短产品生命周期。目前，离散性制造企业主要采用传统的刀具领用方式，即计划部门将生产作业计划生成派工单下发单位，工人根据工艺规程到车间刀具库领用刀具。传统的“领用式”刀具配送，大多是对生产过程中所需的刀具在相对固定的时间周期提供相对固定的配送，同时，此配送方式中的配送时间、配送次数等因素变动较小，因此称这种配送为“静态配送式”，它属于被动配送方式。这种配送方式容易造成现场刀具的过多堆放，导致现场多余的刀具任意无序的摆放和堆积，更有甚者造成了刀具的丢失。因此，如何实现“在正确的时间将正确的刀具送达正确的地点”的准时化的刀具配送模式已经成为企业亟待解决的问题。国内外专家学者对车间物流配送的研究集中在物料配送方面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于遗传模拟退火算法的刀具准时化配送方法，其特征在于步骤如下：步骤1：将工序转化为“虚拟工位”假设工位有多个工序，为每个工序考虑时间窗，其中工序的数量事先知道，且各时间窗互不重叠，则可以将工位拆成多个“虚拟工位”，各拆分“虚拟工位”的位置相同，且时间窗已知，这样就可以将问题进行简化，拆分出来的工序即为“实际工位”的“虚拟工位”；步骤2：已知工位节点或配送中心与工位节点之间的行驶时间、工位开工时间和刀具需求、每个工位的预约时间窗，且每个工位只有一辆车配送，按以下公式确定决策变量：

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传模拟退火算法的刀具准时化配送方法，其特征在于步骤如下：步骤1：将工序转化为“虚拟工位”假设工位有多个工序，为每个工序考虑时间窗，其中工序的数量事先知道，且各时间窗互不重叠，则可以将工位拆成多个“虚拟工位”，各拆分“虚拟工位”的位置相同，且时间窗已知，这样就可以将问题进行简化，拆分出来的工序即为“实际工位”的“虚拟工位”；步骤2：已知工位节点或配送中心与工位节点之间的行驶时间、工位开工时间和刀具需求、每个工位的预约时间窗，且每个工位只有一辆车配送，按以下公式确定决策变量：其中，xijk为表示工位之间的行驶顺序以及配送小车的变量，yik为表示工位由哪辆车配送的变量，i，j表示工位编号，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N，N为工位总数，k表示车辆的编号，k＝1,2,…,K，K为车辆总数；步骤3：分别按以下公式建立不等式约束：tid<ti<tiu(3)其中，tid表示工位i的时间窗下限，tiu表示工位i的时间窗上限，ti表示配送车辆到达工位i的时间；步骤4：按照建立优化目标函数，其中，μi为工位i的满意度，按照计算，tie表示工位i的期望服务时间；步骤5：随机产生popsize个个体作为初始种群，每个个体为所有工位编号的自然数全排列，即工位编号编码，popsize为遗传算法初始化参数，其取值采用斐波那契搜索法并结合公式(13)，然后在推荐种群规模区间[10，200]之间寻优确定；其中，l为编码串的长度；j为模式的阶且j＝o(H)，设H是由某些给定字符和*组成的定长字符串，则称H为一个模式；图式H中的非*位称为模式的定义位，模式的定义位的总数称为模式的阶，记作o(H)；Plj表示从l个自然数中不可重复的挑选出j个自然数进行有序排列且ns表示种群中可能包含的模式数的平均值且nt表示单...

【专利技术属性】
技术研发人员：张维，杨洋洋，马志华，吴燕，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61