基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其包括：根据卷烟生产物料的仓储特征，构建货位分配模型；对杂草种群进行初始化；将初始杂草种群划分为若干个子杂草种群；在各子杂草种群进行局部搜索，并对最差解进行更新；各子杂草种群经过内部繁殖和空间扩散，生成新子杂草种群；将各子杂草种群和各新子杂草种群混合；所有杂草竞争生存，输出适应度函数值最好的杂草的位置。本发明专利技术提供的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，根据卷烟生产物料的仓储需求，确立仓库的货位分配策略，构建货位分配模型；以入侵杂草算法为基础，对模型进行优化求解，以充分利用货位资源、提高仓库运行效率、节省AGV的运行时间。

【技术实现步骤摘要】
基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法
本专利技术涉及卷烟生产物料仓储管理
，尤其涉及一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法。
技术介绍
目前，国内烟草行业已经开展了数字化仓储管理工作，对仓库的入库、出库等作业及货品库存进行信息化管理，对仓库的运营状态进行监控。其中卷烟生产过程中的辅料、烟丝、成品卷烟等的货位分配是仓储管理系统的基础核心功能，货位分配和合理性将直接影响仓库管理的精细度和生产加工作业的效率。但相关信息化系统还没有深入仓库内部，对烟丝、辅料、成品卷烟等物料的货位分配基本上按照惯例或依赖仓库管理员的经验。卷烟生产所用的辅料和烟丝按类型和规格分有数十种，在仓储作业时，仓库管理员往往根据以往的经验进行存储，在出入库任务量较大时甚至是随机存放，导致仓库中存储混乱、出入库速度缓慢、空间利用率较低。为此，部分卷烟工业企业开始引入自动导引小车(AutoGuidedVehicle，AGV)进行自动化的搬运和仓储作业。然而，目前还没有对AGV进行智能化指挥控制的方法。因此，亟需一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，以解决上述现有技术中的问题，能够充分利用货位资源、提高仓库运行效率。本专利技术提供了一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其中，包括：根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型；将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群；将所述初始杂草种群划分为若干个子杂草种群；在各所述子杂草种群进行局部搜索，并对各所述子杂草种群中的最差解进行更新；各所述子杂草种群经过内部繁殖和空间扩散，生成新子杂草种群；将各所述子杂草种群和各所述新子杂草种群混合，形成混合杂草种群；所述混合杂草种群中的所有杂草进行竞争生存，输出适应度函数值最好的杂草的位置，作为所述货位分配模型的优化解。如上所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其中，优选的是，所述根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型，具体包括：基于物料集中存储原则，构建第一目标函数模型：其中，f1为第一目标函数，c为第q类物料的总数，第q类物料所占货位位于楼层floorq，(xi,yi)为第q类物料在楼层floorq的货位坐标，Ri(x)和Ri(y)为第q类物料在楼层floorq的物料中心Ri的横坐标和纵坐标，dist为在楼层floorq楼层分配某一第q类物料的货位(x,y)与物料中心Ri的距离，a和b分别为楼层floorq中每个存储区的行数和列数；基于出入库效率最大化原则，构建第二目标函数模型：其中，f2为第二目标函数，ti为物料运输时间，每个货位的形状为正方形，L为每个货位的长度，pq为第q种物料的调用频率，vz为AGV小车到楼层floorq的行驶速度，v为AGV小车在楼层floorq内的行驶速度；根据第一目标函数模型和所述第二目标函数模型，构建适应度函数模型：f＝w1f1+w2f2其中，F为适应度函数，f为第一目标函数和第二目标函数的综合目标函数，w1和w2分别为第一目标函数和第二目标函数在综合目标函数中的权重。如上所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其中，优选的是，所述将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群，具体包括：设置所求问题解的维数D，所述所求问题解的维数为一次货位分配方案所包含的物料数量；设置初始杂草的数量c0，所述初始杂草的数量为随机为D个物料分配仓库中的空货位的分配方案数量；设置初始杂草种群中最大的杂草数量cmax、最大进化次数evolmax、每棵杂草能够产生种子数目的最大值pmax和最小值pmin，所述初始杂草种群为由所有可能的分配方案中的部分分配方案所组成的集合；确定初始杂草的位置。如上所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其中，优选的是，所述将所述初始杂草种群划分为若干个子杂草种群，具体包括：计算所述初始杂草种群中每颗杂草个体的适应度函数值，f(d)为第d颗杂草个体的适应度函数值，d为1到c0之间的整数；将所有杂草个体的适应度函数值按照从大到小的顺序排列，将排序后的适应度函数值和对应的杂草个体存储于目标集合S＝{X(d),f(d)}中，其中，X(d)为第d颗杂草；将整个初始杂草种群按照如下规则分解为g个子杂草种群，分别为Z1,Z2,...,Zk,…Zg，Zk＝[X(d)k,f(d)k|X(d)k＝X(k+m(d-1)),f(d)k＝f(k+m(d-1)]其中，m为相邻两个子杂草种群的间距，每个子种群中拥有的杂草数为e个，整个初始杂草种群中的杂草总数F＝g·e。如上所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其中，优选的是，所述在各所述子杂草种群进行局部搜索，并对各所述子杂草种群中的最差解进行更新，具体包括：将整个所述初始杂草种群中适应度函数值最大的杂草所对应的解表示为Xg；计算各子杂草种群中适应度最差杂草的更新步长：其中，P为各子杂草种群中最差杂草的更新步长，pacemax为允许更新的最大步长，rand(Xb-Xw)为在0到Xb-Xw之间随机取值，Xb为各子杂草种群中适应度函数值最大的杂草所对应的解，Xw为各子杂草种群中适应度函数值最小的杂草所对应的解；计算适应度最差的杂草的更新位置：Xnew＝Xw+P其中，Xnew为各子杂草种群中最差杂草的更新位置。如上所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其中，优选的是，所述各所述子杂草种群经过内部繁殖和空间扩散，生成新子杂草种群，具体包括：计算各所述子杂草种群中的每颗杂草能够繁衍出的种子数目：其中，NS为某棵杂草能够繁衍出的种子数目，f为杂草的适应度函数值，fmax和fmin为各所述子杂草种群中适应度函数值的最大值和最小值；基于每颗杂草能够繁衍出的种子数目，根据以下方式进行空间扩散：其中，f(x；x0；γ)为概率密度函数，即某个x值的可能性，x0为位置参数，即父代杂草的x坐标，γ为尺度参数；子代杂草从父代杂草扩散出来，根据以下公式计算子代杂草扩散的位置：xson＝xparent+σiter·C(0,1)其中，xparent为父代杂草的横坐标值，xson是子代杂草的横坐标值，C(0,1)是按柯西分布随机所取的值，σiter是该次迭代所使用的标准差，并且根据以下公式计算σiter：其中，σ0柯西分布的起始标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，包括：/n根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型；/n将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群；/n将所述初始杂草种群划分为若干个子杂草种群；/n在各所述子杂草种群进行局部搜索，并对各所述子杂草种群中的最差解进行更新；/n各所述子杂草种群经过内部繁殖和空间扩散，生成新子杂草种群；/n将各所述子杂草种群和各所述新子杂草种群混合，形成混合杂草种群；/n所述混合杂草种群中的所有杂草进行竞争生存，输出适应度函数值最好的杂草的位置，作为所述货位分配模型的优化解。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，包括：
根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型；
将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群；
将所述初始杂草种群划分为若干个子杂草种群；
在各所述子杂草种群进行局部搜索，并对各所述子杂草种群中的最差解进行更新；
各所述子杂草种群经过内部繁殖和空间扩散，生成新子杂草种群；
将各所述子杂草种群和各所述新子杂草种群混合，形成混合杂草种群；
所述混合杂草种群中的所有杂草进行竞争生存，输出适应度函数值最好的杂草的位置，作为所述货位分配模型的优化解。


2.根据权利要求1所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，所述根据卷烟生产物料的仓储特征，确定仓库的货位分配策略，并构建货位分配模型，具体包括：
基于物料集中存储原则，构建第一目标函数模型：









其中，f1为第一目标函数，c为第q类物料的总数，第q类物料所占货位位于楼层floorq，(xi,yi)为第q类物料在楼层floorq的货位坐标，Ri(x)和Ri(y)为第q类物料在楼层floorq的物料中心Ri的横坐标和纵坐标，dist为在楼层floorq楼层分配某一第q类物料的货位(x,y)与物料中心Ri的距离，a和b分别为楼层floorq中每个存储区的行数和列数；
基于出入库效率最大化原则，构建第二目标函数模型：






其中，f2为第二目标函数，ti为物料运输时间，每个货位的形状为正方形，L为每个货位的长度，pq为第q种物料的调用频率，vz为AGV小车到楼层floorq的行驶速度，v为AGV小车在楼层floorq内的行驶速度；
根据第一目标函数模型和所述第二目标函数模型，构建适应度函数模型：



f＝w1f1+w2f2
其中，F为适应度函数，f为第一目标函数和第二目标函数的综合目标函数，w1和w2分别为第一目标函数和第二目标函数在综合目标函数中的权重。


3.根据权利要求2所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，所述将一个货位分配方案作为一颗杂草，计算每颗杂草个体的适应度函数值，对杂草种群进行初始化，以得到初始杂草种群，具体包括：
设置所求问题解的维数D，所述所求问题解的维数为一次货位分配方案所包含的物料数量；
设置初始杂草的数量c0，所述初始杂草的数量为随机为D个物料分配仓库中的空货位的分配方案数量；
设置初始杂草种群中最大的杂草数量cmax、最大进化次数evolmax、每棵杂草能够产生种子数目的最大值pmax和最小值pmin，所述初始杂草种群为由所有可能的分配方案中的部分分配方案所组成的集合；
确定初始杂草的位置。


4.根据权利要求3所述的基于入侵杂草优化算法的卷烟生产物料货位分配方法，其特征在于，所述将所述初始杂草种群划分为若干个子杂草种群，具体包括：
计算所述初始杂草种群中每颗杂草个体的适应度函数值，f(d)为第d颗杂草个体的适应度函数值，d为1到c0之间的整数；
将所有杂草个体的适应度函数值按照从大到小的顺序排列，将排序后的适应度函数值和对应的杂草个体存...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕飞，戴建国，王力，张建勋，李爱景，韩利强，黄石磊，
申请(专利权)人：河南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：河南;41