一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，包括：S1：采集U型装配线的基本参数；S2：根据基本参数，建立U型装配线的节拍与能耗多目标优化模型；S3：利用变领域搜索与知识库方法设计的多目标花粉算法求解所述节拍与能耗多目标优化模型，得到节拍与能耗权衡最优下的U型装配线任务分配方案；S4：采用S3获得的任务分配方案对U型装配线进行调整。与现有技术相比，本发明专利技术具以节拍和能耗作为优化目标，有利于提高U型装配线的生产效率，也更能降低U型装配线的生产成本及资源损耗。

A task allocation method of U-shaped assembly line considering the beat and energy consumption

【技术实现步骤摘要】
一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法
本专利技术涉及产品装配
，尤其是涉及一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法。
技术介绍
对于产品出口和入口在同一位置的装配线称为U型装配线，和传统直线型装配线相比，U型装配线更紧凑，柔性更好，装配效率更高，更有利于采用精益生产模式组织生产。任务分配是设计U型装配线必须要解决的问题，合理的任务分配可以有效提高生产效率、降低生产成本。当前企业在对U型装配线进行任务分配时，往往依赖于工程师的经验进行操作，这种方法通常都不是最优的，容易引发生产效率低下、能源消耗巨大的后果。目前国内外已有很多文献资料对U型装配线的任务分配进行了相关研究。但是，现有的技术大部分只考虑成本、时间或生产效率，以平衡率作为优化目标。目前极少有相应研究技术涉及U型装配线运行过程中的能耗问题，没有考虑环境污染和碳排放，并且考虑节拍与能耗共同作为优化目标的研究更是少之又少。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，包括：S1：采集U型装配线的基本参数；S2：根据基本参数，建立U型装配线的节拍与能耗多目标优化模型；S3：利用变领域搜索与知识库方法设计的多目标花粉算法求解所述节拍与能耗多目标优化模型，得到节拍与能耗权衡最优下的U型装配线任务分配方案；S4：采用S3获得的任务分配方案对U型装配线进行调整。优选的，所述节拍与能耗多目标优化模型的目标函数包括节拍率函数和能耗函数，约束条件包括任务分配约束、任务时间约束和工序约束。优选的，所述节拍函数为：其中，I表示任务集；k为1表示U型装配线进口侧，为2表示U型装配线出口侧；xijk表示工序i是否被分配到工位j的k侧，若是则xijk为1，否则为0；tij表示任务i在工位j上的操作时间；所述能耗函数为：ET＝Ep+EI其中，ET表示U型装配线的总能耗，EP表示负载过程能耗，EI表示空载过程能耗；所述负载过程能耗为：所述空载过程能耗为：其中，n表示工位总数，m表示任务总数，P(j)表示工位j的工作功率，tij表示任务i在工位j上的操作时间，IT(j)表示工位j的空载时间总和，表示工位j的空载功率。优选的，所述任务分配约束包括：所述任务时间约束包括：其中C表示最大完工时间；所述工序约束包括：若存在工序i1为工序i2的前驱工序，当时，且工序i1所属工位编号小于等于工序i2所属工位编号；当时，且工序i2所属工位编号小于等于工序i1所属工位编号。优选的，所述S3的过程具体包括：S31：初始化种群与知识库；S32：生成范围为(0,1)的随机数，若随机数大于0.5，则执行异花授粉，转至S33，否则选择自花授粉，转至S34；S33：计算目标函数值，利用异花授粉公式更新工序片段，并对工位片段重规划，转至S35；S34：计算目标函数值，利用自花授粉公式更新工序片段，并对工位片段重规划；S35：采用变领域搜索对个体进行优化更新；S36：采用知识库对个体进行优化更新；S37：合并父代、子代，进行非支配排序并更新种群；S38：判断迭代代数是否大于进化代数临界值，若是，输出结果，否则，进入S32。优选的，所述S31的过程具体包括：S311：生成m个0～1之间的随机数，m表示工序总数，每个工序对应一个随机数，称之为该工序的随机键；S312：根据任务优先关系图，选择当前具有最高优先级的工序集，根据工序集中各工序随机键的大小，在具有最高优先级的工序集中选择随机键最大的工序；S313：重复S312的操作直至所有工序分配完毕；S314：初始化知识库为一个m×m矩阵，其第i行、第j列的数值表示在历次迭代中第i个工序出现在工序片段的第j位的次数。优选的，所述S33的过程具体包括：S331：计算目标函数值，根据目标函数值，选择当前种群中最佳的个体；S332：对于当前个体与最佳个体的随机键部分，采用下式进行更新：其中，与分别表示第t次与第t+1次迭代中的第i个个体，g*表示当前最佳个体，L表示一个服从利维稳定分布的随机数，具体为：其中，Γ表示标准伽马函数，λ取1.5，s表示步长；S333：根据任务优先关系图，选择当前具有最高优先级的工序集，根据已由异花授粉更新的各工序随机键大小，在具有最高优先级的工序集中选择随机键最大的工序；S334：重复S333的操作直至所有工序分配完毕，转至S35。优选的，所述S34的过程具体包括：S341：计算目标函数值，根据目标函数值，选择当前种群中最佳的个体；S342：对于当前个体与最佳个体的随机键部分，采用下式进行更新：其中，与分别表示第t次与第t+1次迭代中第i个个体，表示第t次迭代中由随机选择产生的第j个个体，∈表示一个服从均匀分布的随机数，取值范围为0～1；S343：根据任务优先关系图，选择当前具有最高优先级的工序集，根据已由自花授粉更新的各工序随机键大小，在具有最高优先级的工序集中选择随机键最大的工序；S344：重复S343的操作直至所有工序分配完毕。优选的，所述S35的过程具体包括：S351：生成位于0～1间的随机数，若随机数小于等于1/3，转至S352，若随机数大于1/3并小于等于2/3，转至S353，若随机数大于2/3，转至S354；S352：在工序片段随机选择两个工序，将两个工序的随机键和实数键部分同时进行位置交换，转至S355；S353：在工序片段随机选择一个工序，将该工序插入工序片段中一个随机位置，同时更新随机键部分，转至S355；S354：倒置工序的实数键和随机键部分；S355：根据任务优先关系图，选择当前具有最高优先级的工序集，根据工序集中各工序随机键大小，在具有最高优先级的工序集中选择随机键最大的工序。优选的，所述S36具体包括：S361：根据知识库中各工序在第i位出现的次数，采用轮盘赌的方法选择相应工序并将其放置第i位；S362：对于由知识库新生成的工序片段，生成随机键；S363：根据任务优先关系图，选择当前具有最高优先级的工序集，根据工序集中各工序随机键大小，在具有最高优先级的工序集中选择随机键最大的工序；S364：重复S363的操作直至所有工序都分配完毕。与现有技术相比，本专利技术具体有以下有益效果：1、本专利技术基于对U型装配线节拍与能耗的考虑，建立了节拍与能耗多目标优化模型，模型的最优解更有利于提高U型装配线的生产效率，也更能降低混流装配线的生产成本及资源损耗。2、本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，包括：/nS1：采集U型装配线的基本参数；/nS2：根据基本参数，建立U型装配线的节拍与能耗多目标优化模型；/nS3：利用变领域搜索与知识库方法设计的多目标花粉算法求解所述节拍与能耗多目标优化模型，得到节拍与能耗权衡最优下的U型装配线任务分配方案；/nS4：采用S3获得的任务分配方案对U型装配线进行调整。/n

【技术特征摘要】
1.一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，包括：
S1：采集U型装配线的基本参数；
S2：根据基本参数，建立U型装配线的节拍与能耗多目标优化模型；
S3：利用变领域搜索与知识库方法设计的多目标花粉算法求解所述节拍与能耗多目标优化模型，得到节拍与能耗权衡最优下的U型装配线任务分配方案；
S4：采用S3获得的任务分配方案对U型装配线进行调整。


2.根据权利要求1所述的一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，所述节拍与能耗多目标优化模型的目标函数包括节拍率函数和能耗函数，约束条件包括任务分配约束、任务时间约束和工序约束。


3.根据权利要求2所述的一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，所述节拍函数为：



其中，I表示任务集；k为1表示U型装配线进口侧，为2表示U型装配线出口侧；xijk表示工序i是否被分配到工位j的k侧，若是则xijk为1，否则为0；tij表示任务i在工位j上的操作时间；
所述能耗函数为：
ET＝Ep+EI
其中，ET表示U型装配线的总能耗，EP表示负载过程能耗，EI表示空载过程能耗；
所述负载过程能耗为：



所述空载过程能耗为：



其中，n表示工位总数，m表示任务总数，P(j)表示工位j的工作功率，tij表示任务i在工位j上的操作时间，IT(j)表示工位j的空载时间总和，表示工位j的空载功率。


4.根据权利要求3所述的一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，所述任务分配约束包括：



所述任务时间约束包括：

其中C表示最大完工时间；
所述工序约束包括：
若存在工序i1为工序i2的前驱工序，当时，且工序i1所属工位编号小于等于工序i2所属工位编号；
当时，且工序i2所属工位编号小于等于工序i1所属工位编号。


5.根据权利要求1所述的一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，所述S3的过程具体包括：
S31：初始化种群与知识库；
S32：生成范围为(0,1)的随机数，若随机数大于0.5，则执行异花授粉，转至S33，否则选择自花授粉，转至S34；
S33：计算目标函数值，利用异花授粉公式更新工序片段，并对工位片段重规划，转至S35；
S34：计算目标函数值，利用自花授粉公式更新工序片段，并对工位片段重规划；
S35：采用变领域搜索对个体进行优化更新；
S36：采用知识库对个体进行优化更新；
S37：合并父代、子代，进行非支配排序并更新种群；
S38：判断迭代代数是否大于进化代数临界值，若是，输出结果，否则，进入S32。


6.根据权利要求5所述的一种考虑节拍与能耗的U型装配线任务分配方法，其特征在于，所述S31的过程具体包括：
S311：生成m个0～1之间的随机数，m表示工序总数，每个工序对应一个随机数，称之为该工序的随机键；
S312：根据任务优先关系图，选择当前具有最高优先级的工序集，根据工序集中各工序随机键的大小，在具有最高优先级的工序集...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐立云，张北鲲，李博宇，张剑，刘雪梅，马淑梅，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海;31