一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法。所述方法包括：收集数据；初始化水波优化算法的参数；计算工序的后续时间和紧后工序数量，并且初始化种群；使用适应度值函数f(X)计算种群中所有染色体个体的适应度值，并且记录适应度值最高的染色体个体为X

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法


[0001]本专利技术涉及制造业中装配线平衡领域，具体涉及一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法。

技术介绍

[0002]在当今工业生产中，随着技术水平的提高，大部分工业产品在生产过程中都需要经过很多的工序，而在一个生产车间中，这些工序通常都涉及不同种类的资源，如工人、设备、空间等。调度这些资源通常需要工作经验丰富的生产专家人工制定调度方案。在涉及工序较少的产品的生产过程中，人工指定调度方案通常能够起到一定的效果，但是在涉及工序较多的产品的生产过程中，特别是大型机械装备的制造过程中，人工制定调度方案耗时耗力，且可能造成装配线上不同资源的忙闲不均、装配线的生产效率不高等问题。
[0003]复杂的装配线平衡问题是NP
‑
hard问题，很难在可接受的时间内找到最优解。因此，近些年来很多学者都使用启发式算法或者元启发式算法求解这类问题，如遗传算法，粒子群算法，禁忌搜索算法。对于可并行装配线的问题，现有的研究
[1]在解决工序数量特别多的复杂问题时会出现求解时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集数据；S2、初始化水波优化算法的参数；S3、计算工序的后续时间和紧后工序数量，并且以这两个信息为启发式信息初始化种群；S4、使用适应度值函数f(X)计算种群中所有染色体个体的适应度值，并且记录适应度值最高的染色体个体为X
best
；S5、更新种群中的所有染色体个体；S6、判断是否达到算法结束条件，如果达到，将最优染色体个体X
best
解码为一个调度方案，使用该调度方案调整实际装配线，结束整个过程，否则，将当前迭代次数加1并返回步骤S5。2.根据权利要求1所述的一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法，其特征在于，步骤S1中，在复杂产品的装配线上，生产一个产品需要多个工序，不同工序之间具有先后约束关系；将整个生产过程分为几个工作站，将工序分配到工作站上，将待装配的产品顺序通过所有的工作站，也即一个半成品必须要完成一个工作站的所有工序后，才能开始加工下一个工作站上的工序；收集的数据包括工序的编号o
i
，工序所需要的工人数量p
i
，工序的加工时长t
i
，工序的紧前工序。3.根据权利要求2所述的一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法，其特征在于，步骤S2中，初始化的参数包括总的迭代次数N，初始波长为λ0，种群大小PS，碎浪算子片段最大长度MML，最大高度H
max
，适应度值函数f(X)，一个工作站可以容纳的人数P
max
，当前迭代次数iter＝0。4.根据权利要求3所述的一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法，其特征在于，步骤S3中，使用的编码是基于工序的编码，染色体个体形如[o1，o2，o3，
…
，o
n
]，n为工序数量，i＝1，2，
…
，n，o
i
均为工序的编号，代表生产过程中的一个工序，一个工序在染色体个体中占据的位置称为基因位；一个工序的后续时间的定义如下：在不考虑任何资源限制的情况下，从该工序完成时刻计，最短还需要多长时间才能完成所有工序的加工；一个工序的紧后工序的定义为：在工序顺序关系图中，有一条边以工序O
a
为起点以工序O
b
为终点，那么O
b
就是O
a
紧后工序；相应的，O
a
是O
b
紧前工序；一个工序的紧后工序数量的定义为：一个工序的紧后工序的数量和；初始化种群即为将初始化染色体个体的过程重复PS次，记录下所有产生的染色体个体,染色体个体还具有波长和高度属性；初始化染色体个体的具体过程如下：S3.1、初始化集合A，其为所有紧前工序数量为0的工序集合，初始化时集合A不为空集；初始化集合B为空集；初始化染色体个体X为空，即不包含任何工序；S3.2、如果集合A为空集，那么就得到最终的初始化染色体个体X，将染色体个体的波长设置为λ＝λ0，高度设置为H＝H
max
，结束初始化染色体个体的过程，否则，执行步骤S3.3；S3.3、记录集合A的大小为S
A
，将集合A中所有工序按照后续时间从小到大排列，后续时
间相同的工序按照紧后工序数量从小到大排列，并且按照排列的顺序设置所有工序的顺序号为0，1，
…
，S
A
‑
2，S
A
‑
1；S3.4、产生一个在[0，1)上服从概率密度函数是单调递增的概率分布P的随机数x，计算其中概率分布P的概率密度函数必须满足单调递增，为向下取整符号；S3.5、更新染色体，即选择顺序号为index的工序加在染色体个体X的末尾基因位上；S3.6更新集合A和集合B，即将顺序号为index的工序从集合A中删除并加入集合B；遍历顺序号为index的工序的所有紧后工序，若存在一个紧后工序的所有紧前工序都属于集合B，则将该紧后工序加入到集合A中；继续执行步骤S3.2。5.根据权利要求4所述的一种基于改进的水波优化算法的可并行装配线平衡方法，其特征在于，步骤S4中，计算所有染色体个体的适应度值时，计算适应度值f(X)需要将染色体X解码为可并行装配线的一个调度方案，然后计算调度方案中所用到的工作站数量和所用的工人人数，工作站数量越少或者工人人数越少的染色体个体有更高的适应度值，适应度值函数的公式如下：f(X)＝UB
‑
(w1*NS+w2*NW)其中w1，w2分别是工作站数量和工人数量的加权系数；NS是染色体个体X解码为调度方案中所用到的工作站数量；NW是染色体个体X解码为调度方案中所用到的工人总人数；UB是w1*NS+w2*NW的上限，UB取为即工序数量n和所有工序需要的人数加权和；解码采用贪心算法，贪心策略为：如果当前工作站有足够的工人使得当前工序能够完成，那么将当前工序分配到当前工作站；否则，新增一个工人再重新分配，如果工作站上因为空间限制无法新增工人，就新增一个工作站再重新分配；具体的解码的过程如下：S4.1、初始化解码过程中的参数，即设工作站的数量NS＝1，当前工作站上的工人人数NP＝0，工人总人数为NW＝0，当前工作站上的工人集合P为空集，设队列Q为一个空队列；将染色体个体X上所有的工序按照在染色体个体上出现的顺序加入队列Q中，工序的允许开工时刻t
si
为0，其中i表示工序在染色体中的顺序编号，i＝1，2，
…
，n；S4.2、判断工序是否全部完成分配，即如果队列Q为空，输出工作站数量NS和工人总人数NW，结束解码过程，否则执行步骤S4.3；S4.3、读取队列Q中当前工序的信息，即从队列Q头部出队一个元素，定义其为当前工序O
cur
，读取该工序需要的装配工人数信息p
cur
，装配时间信息t
cur
，允许开工时刻t
si
；S4.4、分配当前工序O
cur
的装配工人，即在集合P中的所有工人的空闲时间段中，找出在时间段[t
a
，t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：张梅，邓率航，陈泽同，郭红霞，吴玉香，朱金辉，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：