多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法技术

本发明专利技术涉及多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法，有效的解决了现有蜜蜂交配优化算法在绿色柔性工艺规划问题应用的不足；主要改进内容如下：由于多目标优化问题的解是一组解而非一个解，因此设定了蜂王集保存算法寻优过程中找到的非劣解；根据绿色柔性工艺规划问题需要兼顾多个优化目标，设计了基于欧氏距离的雄蜂与蜂王交配概率计算方法；针对绿色工艺规划问题多维度柔性编码方案的特点，设计了基于变邻域搜索的工蜂培育幼蜂策略；基于快速非支配排序策略设计了幼蜂分化策略；本发明专利技术对基本的蜜蜂交配优化算法进行改进，提出了基于Pareto优化理念的多目标蜜蜂交配优化算法，提高求解绿色柔性工艺规划问题的计算效率。

Multi-objective Bee Breeding Optimization Algorithms for Solving Green Manufacturing Problem in Flexible Process Planning

【技术实现步骤摘要】
多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法
本专利技术涉及工艺规划
，具体是多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法。
技术介绍
着经济的快速增长和人类文明的进步，信息技术、制造技术以及网络技术得到迅猛发展，科技给人类带来了越来越多的便利，改变了人的生活、生产方式，极大地促进了人类物质文明和精神文明。尽管科技对人类社会意义重大，但同时也让人类面临着越来越严峻的资源和环境压力，使人类陷入一系列的困境之中，如全球气候变暖、环境污染、生态危机等，因此可持续发展是人类必要的选择。可持续发展必然离不开对能源利用的关注，中国作为经济快速增长的发展中国家，能源消费量与日俱增，此伴随的污染问题给环境带来了极大的压力。机械加工是制造业主要的生产过程，机床是制造过程中重要的耗能资源，针对机加工零件制造过程的能耗进行优化，实行绿色制造，对提高制造业的可持续发展，实现低碳制造具有重要意义。工艺规划即确定车间中工件加工的工艺路线，规定了工件从毛胚变成零件的全部加工过程。在研究柔性工艺规划问题时，近优的工艺路线一般所指的是加工单个工件最大完工时间的最小化，即单目标最大完工时间最小化。对柔性工艺规划问题优化时不仅要考虑工件加工特征的工艺选择和排序，还要再进一步的选择与确定不同工艺下的加工机器以及刀具，与此同时还会受到工序之间优先约束影响，加工特征之间也会有约束存在，比如先粗后精、先主后次、先面后孔、先基准后其他等等，因此该问题是一个典型的NP-Complete问题。另外，在研究绿色制造模式下的柔性工艺规划问题时，不仅需要考虑柔性工艺规划环节的经济效益指标，还需考虑绿色指标，如工件加工时能耗引起的碳排放，其中包含每道工序机床加工能耗引起的碳排放、机床一次启动、预热以及停止的能耗引起的碳排放、冷却液消耗引起的碳排放、润滑油消耗引起的碳排放、工序顺序加工变换机床时搬运设备能耗引起的碳排放，考虑绿色柔性工艺规划的问题符合国家倡导的可持续制造理念。但是，由于需要兼顾经济指标和绿色指标的同时进行工艺规划，与传统柔性工艺规划问题相比，绿色柔性工艺规划问题更加复杂，设计高效的求解方法非常重要。蜜蜂交配优化(HoneyBeesMatingOptimization，简称HBMO)算法是一种模仿蜜蜂繁殖行为的群体智能优化算法，由澳大利亚新南威尔士大学的Abass教授在2001年提出。HBMO算法始于一个完整的蜂群，蜂群由蜂王、雄蜂和工蜂三种蜜蜂构成，三种类型的蜜蜂在算法寻优过程中的作用各不相同。蜂群中适应度值最优的蜜蜂作为蜂王，进行婚飞，以一定的概率与雄蜂进行婚配，生成幼蜂，工蜂负责对幼蜂进行培育，根据幼蜂适应度值的不同，进一步分化为新的蜂王与雄蜂。传统的蜜蜂交配优化算法在组合优化问题中的应用效果较好，普遍优于遗传算法和粒子群优化算法，但仅适用于单目标优化的情况。绿色多目标柔性工艺规划问题(GreenMulti-ObjectiveFlexibleProcessPlanning,GMOFPP)就是在存在多个不同加工特征约束的情况下确定工件的工艺路线，该工艺路线需兼顾到效率指标(最大完工时间)和低碳指标(总碳排放量)，通过本专利技术的技术方案可寻到一组均衡解。对于GMOFPP问题需同时兼顾以下两个目标：最小化最大完工时间和最小化总碳排放量。本专利技术为了解决绿色柔性工艺规划问题，将对基本的蜜蜂交配优化算法进行改进，为了兼顾经济指标和绿色指标，提出了基于Pareto优化理念的多目标蜜蜂交配优化算法，提高求解绿色柔性工艺规划问题的计算效率。
技术实现思路
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供一种多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法，该方法可以解决现有蜜蜂交配优化算法在绿色柔性工艺规划问题应用的不足，解决传统的蜜蜂交配优化算法难以同时优化绿色柔性工艺规划问题多个优化目标的问题。主要改进内容如下：由于多目标优化问题的解是一组解而非一个解，因此设定了蜂王集保存算法寻优过程中找到的非劣解；根据绿色柔性工艺规划问题需要兼顾多个优化目标，设计了基于欧氏距离的雄蜂与蜂王交配概率计算方法；针对绿色工艺规划问题多维度柔性编码方案的特点，设计了基于变邻域搜索的工蜂培育幼蜂策略；基于快速非支配排序策略设计了幼蜂分化策略。本专利技术包括一下步骤：步骤1：参数设置，设置多目标蜜蜂交配优化算法求解绿色柔性工艺规划问题的相关参数，包括：蜂群大小PopSize，幼蜂个数BroodSize，工蜂个数WorkerNum，蜂王集规模QueenSize，蜂王受精囊大小SperNum，蜂王飞行时的能量阈值T，蜂王飞行时能量和速度的衰减系数α，工蜂培育幼蜂的迭代次数IterMax，算法迭代次数GenMax；步骤2：初始化蜂群中的蜜蜂个体，每个蜜蜂代表一个可行的柔性工艺规划方案，蜂王集和雄蜂的初始化，当前迭代次数为Gen＝0；步骤3：在蜂王集中随机选择一个蜂王，进行婚飞，并生成幼蜂种群；步骤4：工蜂培育幼蜂，每一个工蜂都相当于一种局部搜索策略；步骤5：蜂王集和雄峰种群的更新；将雄峰种群和幼蜂种群合并为一个新种群Ptemp；对新种群的个体进行快速非支配排序，构造非支配等级曲面{F1，F2，...，Fn}；按照等级或拥挤度对蜂王集和雄峰种群进行更新；步骤6：Gen＝Gen+1，判断是否满足算法终止准则，即算法迭代次数是否达到最大迭代次数Genmax，如果Gen＜Genmax，则跳转到步骤3；否则，输出最后得到的蜂王集，算法结束。优选的，衰减系数0＜α＜1。优选的，算法的终止条件为：蜂王集数目达到QueenSize且Gen＜Genmax，算法终止；否则运行到Genmax代，终止算法。优选的，蜂群数目PopSize取值100-400之间；幼蜂数目BroodSize和蜂群数目PopSize是一致的；工蜂数目WorkerSize自定义；蜂王集数目QueenSize一般取蜂群数目PopSize的10％-20％；蜂王受精囊SperSize取蜂群数目PopSize的50％-60％；蜂王飞行时阈值threshold取0.1％-0.4％；工蜂培育幼蜂的迭代次数Lmax和算法终止迭代次数Genmax一致，取值50-200之间。本专利技术将传统的蜜蜂繁殖优化算法经过改进将其应用领域扩展到了柔性工艺规划绿色制造问题中，多目标HBMO算法中与传统的HBMO算法比可以同时优化多个目标；设定了蜂王集，蜂王集相当于一种外部档案维护策略。它既可以保存父代种群的非劣解，同时也能参与种群幼蜂的生成；采用了快速非支配排序方法作为多目标HBMO算法中蜂王集和雄蜂种群的更新策略，促进算法的寻优搜索。附图说明图1为本专利技术算法流程图。图2为本专利技术问题实例图。图3为本专利技术幼蜂生成图一。图4为本专利技术幼蜂生成图二。图5为本专利技术工蜂特征培育图。图6为本专利技术工蜂工艺培育图。图7为本专利技术Pareto解集的分布图。具体实施方式有关本专利技术的前述及其他
技术实现思路
、特点与功效，在以下配合参考附图1至图7对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。下面将参照附图描述本专利技术的各示例性的实施例。步骤1：参数设置，设置多目标HBMO算法求解柔性工艺规划绿色制造问题的相关参数，包括：蜂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：参数设置，设置多目标蜜蜂交配优化算法求解绿色柔性工艺规划问题的相关参数，包括：蜂群大小PopSize，幼蜂个数BroodSize，工蜂个数WorkerNum，蜂王集规模QueenSize，蜂王受精囊大小SperNum，蜂王飞行时的能量阈值T，蜂王飞行时能量和速度的衰减系数α，工蜂培育幼蜂的迭代次数IterMax，算法迭代次数GenMax；步骤2：初始化蜂群中的蜜蜂个体，每个蜜蜂代表一个可行的柔性工艺规划方案，蜂王集和雄蜂的初始化，当前迭代次数为Gen＝0；步骤3：在蜂王集中随机选择一个蜂王，进行婚飞，并生成幼蜂种群；步骤4：工蜂培育幼蜂，每一个工蜂都相当于一种局部搜索策略；步骤5：蜂王集和雄峰种群的更新；将雄峰种群和幼蜂种群合并为一个新种群Ptemp；对新种群的个体进行快速非支配排序，构造非支配等级曲面{F1，F2，...，Fn}；按照等级或拥挤度对蜂王集和雄峰种群进行更新；步骤6：Gen＝Gen+1，判断是否满足算法终止准则，即算法迭代次数是否达到最大迭代次数Genmax，如果Gen＜Genmax，则跳转到步骤3；否则，输出最后得到的蜂王集，算法结束。...

【技术特征摘要】
1.多目标蜜蜂繁殖优化算法解决柔性工艺规划绿色制造问题的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：参数设置，设置多目标蜜蜂交配优化算法求解绿色柔性工艺规划问题的相关参数，包括：蜂群大小PopSize，幼蜂个数BroodSize，工蜂个数WorkerNum，蜂王集规模QueenSize，蜂王受精囊大小SperNum，蜂王飞行时的能量阈值T，蜂王飞行时能量和速度的衰减系数α，工蜂培育幼蜂的迭代次数IterMax，算法迭代次数GenMax；步骤2：初始化蜂群中的蜜蜂个体，每个蜜蜂代表一个可行的柔性工艺规划方案，蜂王集和雄蜂的初始化，当前迭代次数为Gen＝0；步骤3：在蜂王集中随机选择一个蜂王，进行婚飞，并生成幼蜂种群；步骤4：工蜂培育幼蜂，每一个工蜂都相当于一种局部搜索策略；步骤5：蜂王集和雄峰种群的更新；将雄峰种群和幼蜂种群合并为一个新种群Ptemp；对新种群的个体进行快速非支配排序，构造非支配等级曲面{F1，F2，...，Fn}；按照等级或拥挤度对蜂王集和雄峰种群进行更新；步骤6：Gen＝Gen+1，判断是否满足算法终止准则，即算法迭代次数是否达到最大迭代次数Genmax，如果G...

【专利技术属性】
技术研发人员：文笑雨，孙海强，王昊琪，李浩，肖艳秋，
申请(专利权)人：郑州轻工业学院，
类型：发明
国别省市：河南,41