一种制造任务服务资源分配方法、存储介质以及设备组成比例

本发明专利技术公开了一种制造任务服务资源分配方法、存储介质以及设备，通过以制造任务在多个服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小为目标并结合约束条件，构建服务资源分配模型；基于服务资源分配模型，利用遗传算法确定出制造任务的最优服务资源分配方案，从而能够快速、有效的确定出制造任务服务资源分配的最优方案。的最优方案。的最优方案。

【技术实现步骤摘要】
一种制造任务服务资源分配方法、存储介质以及设备


[0001]本专利技术涉及制造任务的资源分配
，尤其涉及一种制造任务服务资源分配方法、存储介质以及设备。

技术介绍

[0002]国内制造企业面向海外的采购订单，需要调用国内采购、生产等服务对产品进行生产加工，并通过港口和船务公司将所有订单通过物流网络运输到国外。这一过程中包括采购、生产加工、仓储、转运等环节，为不同环节的制造任务分配合适的资源有利于提高产品的供应效率和成本。
[0003]目前市场上主要通过人工计算来完成资源的配置，然而制造任务服务资源分配存在制造任务服务资源异构性、制造任务服务资源网络复杂化等特征，仅依赖于人工经验，难以从统筹全局的角度确定出最优的资源分配方案，且存在资源分配效率低、分配不合理等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是：如何快速、有效的确定出制造任务服务资源分配的最优方案。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种制造任务服务资源分配方法、存储介质以及设备。
[0006]本专利技术的第一个方面，提供了一种制造任务服务资源分配方法，其包括：
[0007]以制造任务在多个服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小为目标并结合约束条件，构建服务资源分配模型；
[0008]基于所述服务资源分配模型，利用遗传算法确定出所述制造任务的最优服务资源分配方案。
[0009]在一些实施例中，基于所述服务资源分配模型，利用遗传算法确定出所述制造任务的最优服务资源分配方案，包括：
[0010]步骤S201：基于所述制造任务在各个所述服务阶段内的时间成本和资金成本构建初始种群；
[0011]步骤S202：根据目标函数计算所述初始种群的适应度；
[0012]步骤S203：判断迭代是否终止，若迭代终止，则执行步骤S206；否则进行步骤S204；
[0013]步骤S204：对所述初始种群进行遗传操作，以得到子代种群；
[0014]步骤S205：根据所述目标函数计算所述子代种群的适应度；
[0015]步骤S206：当所有种群迭代终止时，输出所述服务资源分配模型的最优解。
[0016]在一些实施例中，所述以制造任务在多个服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小为目标并结合约束条件，构建服务资源分配模型包括：
[0017]以所述制造任务在多个所述服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小，
构建目标函数：
[0018]minF＝ω1T+ω2C
[0019]其中，F为目标函数，T为多个所述服务阶段内的所述总时间成本，C为多个所述服务阶段内的所述总资金成本，ω1为所述总时间成本的权重因子，ω2为所述总资金成本的权重因子；
[0020]所述约束条件包括总时间成本约束条件和总资金成本约束条件，所述总时间成本约束条件表示为：
[0021]T≤T
max
，其中，T
max
为多个所述服务阶段内总时间成本的预设阈值；
[0022]所述总资金成本约束条件表示为：
[0023]C≤C
max
，其中，C
max
为多个所述服务阶段内总资金成本的预设阈值。
[0024]在一些实施例中，所述约束条件还包括时间协同约束条件和/或地域协同约束条件。
[0025]在一些实施例中，所述服务阶段包括：供应商服务阶段、生产服务阶段、仓储服务阶段、大船服务阶段以及小船服务阶段。
[0026]在一些实施例中，所述供应商服务阶段的时间成本包括在供应商的物料采购时间；所述供应商服务阶段的资金成本包括在所述供应商的物料采购成本；
[0027]所述生产服务阶段的时间成本包括在生产基地的等待时间和服务时间；所述生产服务阶段的资金成本包括在所述生产基地的生产成本；
[0028]所述仓储服务阶段的时间成本包括在仓库的物料仓储时间和成品仓储时间；所述仓储服务阶段的资金成本包括在所述仓库的物料仓储成本和成品仓储成本；
[0029]所述大船服务阶段的时间成本包括大船在港时间；所述大船服务阶段的资金成本包括所述大船的订舱成本和从所述仓库到所述大船所在港口的运输成本；
[0030]所述小船服务阶段的时间成本包括小船在港时间；所述小船服务阶段的资金成本包括所述小船的订舱成本和从所述仓库到所述小船所在港口的运输成本。
[0031]在一些实施例中，时间协同约束条件包括：
[0032]TS＝t
u
[0033][0034]其中，TS表示时间协同强度；t
u
表示无意义时间；i代表制造任务的编号，i＝1,2
……
，I；表示生产基地的生产开始时间，表示供应商的采购到货时间，表示在供应商的物料采购开始时间，表示生产基地的生产结束时间，表示大船在港口的实际离港时间，表示大船在港口开始作业的时间。
[0035]在一些实施例中，地域协同约束条件包括：
[0036][0037][0038]其中，RS表示生产基底与仓库的地域协同强度；i代表制造任务的编号，i＝1,2
……
，I；G为正数。
[0039]本专利技术的第二个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的制造任务服务资源分配方法。
[0040]本专利技术的第三个方面，提供了一种设备，其包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的制造任务服务资源分配方法。
[0041]与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：
[0042]应用本专利技术提供的制造任务服务资源分配方法，通过以制造任务在多个服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小为目标并结合约束条件，构建服务资源分配模型；基于服务资源分配模型，利用遗传算法确定出制造任务的最优服务资源分配方案，从而能够快速、有效的确定出制造任务服务资源分配的最优方案。
附图说明
[0043]通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本公开的范围。其中所包括的附图是：
[0044]图1示出了本专利技术实施例提供的一种制造任务服务资源分配方法的流程示意图；
[0045]图2示出了本专利技术实施例提供的利用遗传算法确定制造任务的最优服务资源分配方案的方法流程示意图；
[0046]图3示出了本专利技术实施例提供的一种设备示结构意图。
具体实施方式
[0047]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方法，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。
[0048]国内制造企业面向海外的采购订单，需要调用国内采购、生产等服务对产品进行生产加工，并通过港口和船务公司将所有订单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种制造任务服务资源分配方法，其特征在于，包括：以制造任务在多个服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小为目标并结合约束条件，构建服务资源分配模型；基于所述服务资源分配模型，利用遗传算法确定出所述制造任务的最优服务资源分配方案。2.根据权利1所述的方法，其特征在于，基于所述服务资源分配模型，利用遗传算法确定出所述制造任务的最优服务资源分配方案，包括：步骤S201：基于所述制造任务在各个所述服务阶段内的时间成本和资金成本构建初始种群；步骤S202：根据目标函数计算所述初始种群的适应度；步骤S203：判断迭代是否终止，若迭代终止，则执行步骤S206；否则进行步骤S204；步骤S204：对所述初始种群进行遗传操作，以得到子代种群；步骤S205：根据所述目标函数计算所述子代种群的适应度；步骤S206：当所有种群迭代终止时，输出所述服务资源分配模型的最优解。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以制造任务在多个服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小为目标并结合约束条件，构建服务资源分配模型包括：以所述制造任务在多个所述服务阶段内总时间成本和总资金成本的加权值最小，构建目标函数：minF＝ω1T+ω2C其中，F为目标函数，T为多个所述服务阶段内的所述总时间成本，C为多个所述服务阶段内的所述总资金成本，ω1为所述总时间成本的权重因子，ω2为所述总资金成本的权重因子；所述约束条件包括总时间成本约束条件和总资金成本约束条件，所述总时间成本约束条件表示为：T≤T
max
，其中，T
max
为多个所述服务阶段内总时间成本的预设阈值；所述总资金成本约束条件表示为：C≤C
max
，其中，C
max
为多个所述服务阶段内总资金成本的预设阈值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束条件还包括时间协同约束条件和/或地域协同约束条件。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述服务阶段包括：供应商服务阶段、生产服务阶...

【专利技术属性】
技术研发人员：林浩生，朱标宁，罗贺，杨兴刚，黎清顾，吴萍，陈盈盈，余本功，蔡智明，朱家伟，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：