一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法，具体为：对待布设施和布局空间进行几何描述，通过限制生成区域使得设施不超出布局边界，当布局空间不封闭时，利用柱坐标变换得到封闭的搜索空间；通过向二维投影分解的方法对重叠约束进行了数学表述；对重力约束，对称约束，邻近约束进行数学表述以满足具体功能需求；利用改进型野马算法对布局进行优化，调整随机奔跑策略为有向跳跃策略；通过支配准则引导解的更新和优化方向。本发明专利技术调整算法策略加快了优化收敛速度，通过引入支配准则有效提高了单目标优化算法解决带约束的多目标布局优化问题的能力，在设施数目较多，布局要求多的情况下有效解决水平圆柱体内设施布局问题。内设施布局问题。内设施布局问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法


[0001]本专利技术属于设施布局领域，尤其涉及一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法。

技术介绍

[0002]FLP(Facility Layout Problem)，也称为二次分配问题(QAP)，是指在规定的空间内，按照特定的要求放置一定数量的设施的问题。设施布局几乎应用于人类社会的方方面面。在生活中，变分自编码器、动态卷积网络等被广泛用于室内场景生成和室内家具布置。在工业上，合理的设施布局可以降低物料搬运成本，从而提高生产效率，降低企业运营成本。在某些场景下，如航天器和潜水器，在如此有限的空间内要按照不同的功能要求来布置数量众多的设备。对于人工设计而言，这需要大量的经验支持。随着设备数量和布局要求的增加，布局难度大幅度增加。随着计算机算力飞跃式增长和大量智能优化算法的出现，FLP这样的NP
‑
hard问题有了新的解决方案。
[0003]在过去的几十年中，FLP得到了广泛的研究。起初，大量的确定性算法，如二叉树算法，被用于解决这个问题，一般在设备数量较少时，如数量在15个以下，分支定界和切割平面已经成功应用到FLP，但随着设备数量的增加，布局的难度呈指数级增加，使用确定性算法的时间成本将大大增加。启发式算法作为一种不确定性算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。对于NP
‑
hard问题，它可以在多项式时间内获得较好的解。因此，大量的启发式算法被应用于FLP。
[0004]一些经典的启发式算法例如遗传算法，粒子群算法运用于水平圆柱体FLP的效果并不是很好，一方面是由于水平圆柱体几何结构特殊，待布置设施之间及待布置设施与其边界的干涉情况过于复杂，因此算法在优化过程中非常容易跳出布局边界，进而大大影响了优化速度和解的质量。另一方面，这些经典优化算法全局搜索能力相对较弱，我们的布置空间相对较大，因此非常容易陷入局部最优解，而由于算法策略等原因，跳出局部最优解的能力较弱，导致浪费大量算力。
[0005]如何在设施数目较多，布局要求多的情况下实现水平圆柱体内设施布局是个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]为了解决以上经典启发式算法处理水平圆柱体设施布局问题的不足，本专利技术提供一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法。
[0007]本专利技术的一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：为了方便约束条件的数学表述，将待布物体抽象建模为圆柱体和方体，通过表述圆柱体与圆柱体的干涉公式、圆柱体和方体的干涉公式、方体和方体的干涉公式，进而得到重叠约束的数学表述。
[0009]S11：通过几何描述直接限制设施中心的生成范围，若因特殊情况导致布局空间不
封闭，则利用柱坐标变换，将搜索空间变换为封闭空间。
[0010]S12：将待布设施在三维空间中的干涉通过投影转变为两个二维平面的干涉问题，通过分别求解二维平面干涉量可以表示出总干涉量。
[0011]S13：只要待布设施中心都位于规定的区域内，那么设施与待布置区域边界之间干涉为0，因此我们只用考虑待布设施之间的干涉，因此重叠约束的数学表述为：
[0012][0013]步骤2：为了实现带约束的多目标优化设施布局，对重力约束，邻近约束，对称约束进行数学表述。
[0014]S21：考虑在实际工程中，整个水平圆柱体的稳定性，设施应重心低，因此重心约束数学表述如下：
[0015][0016]S22：为了实现某种功能，一些设施需要集中在一片区域内，因此对设施之间的邻近约束进行表述：
[0017][0018]两个公式分别表示无拓扑子系统下的邻近约束和有拓扑子系统下的邻近约束。
[0019]S23：实现相应的功能需求，某些设备需要关于圆柱体中心对称，为了水平圆柱体的稳定性，对称设备沿着水平面对称，其对称约束表述如下：
[0020][0021]其中，N2表示相互对称的设备数量对数，(x
i
,y
i
,z
i
)和(x
is
,y
is
,z
is
)沿着水平面对称。
[0022]步骤3：为了处理带约束的多目标优化情况时，引入支配准则，支配准则表述如下：定义约束条件适应度值之和为conv，优化目标适应度值之和定义为func，即：
[0023]如果conv1>conv2，则个体1支配个体2。
[0024]如果conv1＝conv2，当func1>func2时，则个体1支配个体2。
[0025]如果conv1＝conv2，当func1＝func2时，两个个体之间没有支配关系。
[0026]因此优化模型可表述为：
[0027][0028]步骤4：根据步骤1和步骤2分别建立的待布设施和约束条件的数学模型，在步骤3支配准则指导下进行解的更新，利用改进型野马算法对布局问题进行优化。
[0029]S41：初始化P组解，随机选择P*PS个解作为种马，剩下的解随机分配到不同的马群中。
[0030]S42：不同马群的普通马，要么进行交配行为，产生的后代进入第三个不同的马群中；要么围绕种群内的公马进行放牧行为；新产生的解必须位于布局空间内，如果新解在布局空间以外，要进行边界修正。
[0031]S43：为了提高算法的收敛速度，调整随机奔跑策略为有向跳跃策略，所有解都有概率进行跳跃。
[0032]S44：根据水洞竞争机制、动态惯性权重策略和有向跳跃策略计算每个马群种马的候选解，之后按照支配准则选择最优解作为马群的种马，如果两个解之间不存在支配关系，依然选择对解进行更新，这样可以增加解的多样性。
[0033]S45：在所有的种马解中根据支配准则选择最优解作为全局最优解。
[0034]步骤5：在规定的迭代次数之内，重复步骤4中的S42到S45，最优解之间的更新也遵从支配准则。
[0035]本专利技术的有益技术效果为：
[0036]本专利技术对待布空间和待布设施进行几何化描述，从模型的角度求解布局问题。提出在布局空间不封闭的情况下，对布局空间进行坐标变换，保证搜索空间的封闭性，避免了优化过程中解跳出布局空间。并且对算法策略进行了调整，增强了优化过程中跳出局部最优解的能力，加快了算法的收敛速度。同时引入支配准则用来处理带约束的多目标情况下的设施布局问题。本专利技术可以在多项式时间内在不同数量设备及不同布局要求下实现水平圆柱体内设施布局。
附图说明
[0037]图1为本专利技术基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法流程图。
[0038]图2为设施中心生成区域图。
[0039]图3为圆柱体与圆柱体干涉分解图。
[0040]图4为圆柱体和方体的干涉分解图。
[0041]图5为方体和方体的干涉分解图。
[0042]图6为初始化马群示意图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进型野马算法的水平圆柱体设施布局方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：为了方便约束条件的数学表述，将待布物体抽象建模为圆柱体和方体，通过表述圆柱体与圆柱体的干涉公式、圆柱体和方体的干涉公式、方体和方体的干涉公式，进而得到重叠约束的数学表述；S11：通过几何描述直接限制设施中心的生成范围，若因特殊情况导致布局空间不封闭，则利用柱坐标变换，将搜索空间变换为封闭空间；S12：将待布设施在三维空间中的干涉通过投影转变为两个二维平面的干涉问题，通过分别求解二维平面干涉量可以表示出总干涉量；S13：只要待布设施中心都位于规定的区域内，那么设施与待布置区域边界之间干涉为0，因此我们只用考虑待布设施之间的干涉，因此重叠约束的数学表述为：步骤2：为了实现带约束的多目标优化设施布局，对重力约束，邻近约束，对称约束进行数学表述；S21：考虑在实际工程中，整个水平圆柱体的稳定性，设施应重心低，因此重心约束数学表述如下：S22：为了实现某种功能，一些设施需要集中在一片区域内，因此对设施之间的邻近约束进行表述：两个公式分别表示无拓扑子系统下的邻近约束和有拓扑子系统下的邻近约束；S23：实现相应的功能需求，某些设备需要关于圆柱体中心对称，为了水平圆柱体的稳定性，对称设备沿着水平面对称，其对称约束表述如下：其中，N2表示相互对称的设备数量对数，(x
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)和(x
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,y
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【专利技术属性】
技术研发人员：秦娜，付科泉，黄德青，万佳奇，王佳鑫，王天韪，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：