多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法技术

本发明专利技术提供一种多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及多主体协同平台生产任务规划技术领域。本发明专利技术首先根据所述多主体协同平台生产任务规划资源和单批次海外订单，在确定海运时间的前提下，构建以制造企业主体为核心的生产任务规划模型；然后针对大船海运时间设计∞范数球不确定集合，构建了跨地域多主体生产任务规划的鲁棒二乘多目标模型，优化单批次海外订单的总交付时间偏差与总交付成本多目标。该模型考虑了船务公司主体预先制定的海运计划和较长且不确定的海运时间；此外，将该模型转化为一个等价模型，并设计基于两阶段混合启发式算法求解，对单批次海外订单给出了合理可行的生产任务规划建议。的生产任务规划建议。的生产任务规划建议。

【技术实现步骤摘要】
多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法


[0001]本专利技术涉及多主体协同平台生产任务规划
，具体涉及一种多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法、系统、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]随着全球贸易和新兴市场的快速发展，越来越多的制造企业选择从传统的集中式生产方式向分布式的多工厂生产网络转变。分布式多工厂生产方式具备地理位置分散的特征，为制造企业提供了降低成本、提高效率以及节能减排的潜能。
[0003]与单一工厂内部的生产任务规划相比，多工厂的跨地域性质不仅带来了原材料、人工、仓储等方面成本上的差异，还给远距离物流带来了严峻的挑战。海外客户在下单时，通常会综合考虑自身销售情况和库存情况，给出一个期望的要货日期，期望制造企业能够提供高效及时的产品交付服务。如果订单的交付时刻远提前于海外客户的要货时刻，那么会造成昂贵的国际港口储存成本。如果订单的交付时刻远超过海外客户的要货时刻，那么会造成客户严重的延误损失。
[0004]海外订单驱动的制造任务任务规划问题中，往往忽略了海运是一个重要的影响因素之一。第一，海运计划的影响。预期的海运计划和较长的运输提前期极大地限制了制造商的处理时间，影响了生产分配、任务规划和存储。第二，海运的不确定性是普遍存在的问题，严重影响全球供应链的可靠性。当实际船期与公布的船期有偏差时，托运人、制造商与他们的客户等多主体都会因延误而面临无数损失。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法、系统、存储介质和电子设备，解决了忽略海运时间不确定性因素影响多工厂生产任务规划的技术问题。
[0007](二)技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0009]一种多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法，包括：
[0010]S1、获取多主体协同平台生产任务规划资源和单批次海外订单；
[0011]S2、根据所述多主体协同平台生产任务规划资源和单批次海外订单，在确定海运时间的前提下，构建以制造企业主体为核心的生产任务规划模型；
[0012]S3、根据所述生产任务规划模型，通过∞范数球不确定集表示不确定海运时间，构建生产任务规划的鲁棒二乘多目标模型；
[0013]S4、将所述鲁棒二乘多目标模型转化为一个等价模型，求解所述等价模型，获取跨地域多主体生产任务规划鲁棒优化结果。
[0014]优选的，所述S3中的鲁棒二乘多目标模型包括：
[0015](1)第一目标函数，以单批次海外订单组所有海外订单的实际交付日期与海外客户的期望交付日期之差的2范数最小为目标：
[0016][0017][0018][0019](2)第二目标函数，以单批次海外订单组所有海外订单的总交付成本最小为目标：
[0020][0021][0022][0023][0024][0025]其中，J表示海外订单集合,J＝{1,2,
…
,n}；I表示工厂集合,I＝{1,2,
…
,m}；G表示国内港口集合,G＝{1,2,
…
,p}；S表示大船集合，S＝{1,2,
…
,q}；
[0026]假定不确定参数实际海运时间δ
s
在一个球内，为球心，ρ为球半径，Δ
s
为误差值；令矩阵δ＝[δ1,δ2,
…
,δ
s
]为每条船实际海运时间的矩阵，矩阵为每条船历史平均海运时间的矩阵，矩阵Δ＝[Δ1,Δ2,
…
,Δ
s
]为每条船实际海运时间与其历史平均海运时间的偏差矩阵；
[0027]对于所有大船的实际海运时间都有约束：
[0028][0029]δ为s维实向量，‖
·
‖
∞
是矩阵的∞范数；则大船的实际海运时间的∞范数球不确定集表示为
[0030][0031]a
s
表示大船s的海运出发日期；
[0032]y
ijs
为决策变量，如果海外订单j的制造任务分配给工厂i,且海外订单j的海运任务分配给大船s，取1；否则取0；变量y
js
，如果海外订单j的海运任务分配给大船s，取1；否则取0；d
j
表示海外订单j的客户要货日期；
[0033]q
j
表示海外订单j的产品数量；分别表示海外订单j单位产品的加工成本、仓储成本、国内陆运成本、国际海运成本；
[0034]表示海外订单j在工厂i单位产品的加工成本；
[0035]x
iji
′
为决策变量，如果海外订单j和j
′
的制造任务都分配给工厂i,且海外订单j生产完紧接着海外订单j
′
，取1；否则取0；
[0036]表示海外订单j单位产品每日的仓储成本；表示海外订单j的仓储时间；
[0037]表示工厂i到港口g之间的单位产品的国内运输成本；
[0038]如果大船s在港口g出发，T
sg
＝1；否则T
sg
＝0；
[0039]表示大船s单位产品的运输成本；
[0040]所述S3中的鲁棒二乘多目标模型还包括：
[0041]约束条件：
[0042][0043][0044][0045][0046][0047][0048][0049][0050][0051][0052][0053][0054][0055][0056]其中，s
j
、s
j
′
分别表示海外订单j、j
′
的实际交付日期；M表示一个非常大的常数；
[0057]tr
ig
表示工厂i到港口g的陆运时间；
[0058]pro
ij
表示海外订单j在工厂i的加工时间。
[0059]优选的，所述S4中的等价模型包括：
[0060]目标一：
[0061][0062]目标二：
[0063][0064]约束条件：
[0065][0066][0067][0068][0069][0070][0071][0072][0073][0074][0075][0076][0077][0078][0079][0080][0081]其中，b
j
表示订单j所分配大船发运日期减去客户要货日期。
[0082]优选的，采用基于两阶段混合启发式算法求解所述等价模型，包括：
[0083]第一阶段：
[0084]在不考虑加工工厂选择和开始加工日期的前提下，简化将所述等价模型，设计遗传算法搜索获取多个海运任务方案，并编码获取包含多条分配大船编号染色体的种群；
[0085]第二阶段：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法，其特征在于，包括：S1、获取多主体协同平台生产任务规划资源和单批次海外订单；S2、根据所述多主体协同平台生产任务规划资源和单批次海外订单，在确定海运时间的前提下，构建以制造企业主体为核心的生产任务规划模型；S3、根据所述生产任务规划模型，通过∞范数球不确定集表示不确定海运时间，构建生产任务规划的鲁棒二乘多目标模型；S4、将所述鲁棒二乘多目标模型转化为一个等价模型，求解所述等价模型，获取跨地域多主体生产任务规划鲁棒优化结果。2.如权利要求1所述的多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法，其特征在于，所述S3中的鲁棒二乘多目标模型包括：(1)第一目标函数，以单批次海外订单组所有海外订单的实际交付日期与海外客户的期望交付日期之差的2范数最小为目标：期望交付日期之差的2范数最小为目标：期望交付日期之差的2范数最小为目标：(2)第二目标函数，以单批次海外订单组所有海外订单的总交付成本最小为目标：以单批次海外订单组所有海外订单的总交付成本最小为目标：以单批次海外订单组所有海外订单的总交付成本最小为目标：以单批次海外订单组所有海外订单的总交付成本最小为目标：以单批次海外订单组所有海外订单的总交付成本最小为目标：其中，J表示海外订单集合,J＝{1,2,
…
,n}；I表示工厂集合,I＝{1,2,
…
,m}；G表示国内港口集合,G＝{1,2,
…
,p}；S表示大船集合，S＝{1,2,
…
,q}；假定不确定参数实际海运时间δ
s
在一个球内，为球心，ρ为球半径，Δ
s
为误差值；令矩阵δ＝[δ1,δ2,
…
,δ
s
]为每条船实际海运时间的矩阵，矩阵
为每条船历史平均海运时间的矩阵，矩阵Δ＝[Δ1,Δ2,
…
,Δ
s
]为每条船实际海运时间与其历史平均海运时间的偏差矩阵；对于所有大船的实际海运时间都有约束：δ为s维实向量，‖
·
‖
∞
是矩阵的∞范数；则大船的实际海运时间的∞范数球不确定集表示为a
s
表示大船s的海运出发日期；y
ijs
为决策变量，如果海外订单j的制造任务分配给工厂i,且海外订单j的海运任务分配给大船s，取1；否则取0；变量y
js
，如果海外订单j的海运任务分配给大船s，取1；否则取0；d
j
表示海外订单j的客户要货日期；q
j
表示海外订单j的产品数量；分别表示海外订单j单位产品的加工成本、仓储成本、国内陆运成本、国际海运成本；表示海外订单j在工厂i单位产品的加工成本；x
ijj
′
为决策变量，如果海外订单j和j
′
的制造任务都分配给工厂i,且海外订单j生产完紧接着海外订单j
′
，取1；否则取0；表示海外订单j单位产品每日的仓储成本；表示海外订单j的仓储时间；表示工厂i到港口g之间的单位产品的国内运输成本；如果大船s在港口g出发，T
sg
＝1；否则T
sg
＝0；表示大船s单位产品的运输成本；所述S3中的鲁棒二乘多目标模型还包括：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：约束条件：
其中，s
j
、s
j
′
分别表示海外订单j、j
′
的实际交付日期；M表示一个非常大的常数；tr
ig
表示工厂i到港口g的陆运时间；pro
ij
表示海外订单j在工厂i的加工时间。3.如权利要求2所述的多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法，其特征在于，所述S4中的等价模型包括：目标一：目标二：约束条件：约束条件：
其中，b
j
表示订单j所分配大船发运日期减去客户要货日期。4.如权利要求3所述的多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法，其特征在于，采用基于两阶段混合启发式算法求解所述等价模型，包括：第一阶段：在不考虑加工工厂选择和开始加工日期的前提下，简化将所述等价模型，设计遗传算法搜索获取多个海运任务方案，并编码获取包含多条分配大船编号染色体的种群；第二阶段：
将上述种群的最后一代作为包含多条分配大船编号染色体的部分初始种群，并生成包含多条分配工厂编号染色体的部分初始种群、以及包含多条开始加工日期染色体的部分初始种群，设计遗传算法获取帕累托最优解，并解码作为最终的多工厂生产任务规划鲁棒优化结果。5.如权利要求4所述的多主体协同平台生产任务规划的多目标鲁棒优化方法，其特征在于，所述第一阶段具体包括：S41...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗贺，陈盈盈，李晓多，吴志伟，王迪，林浩生，朱家伟，王国强，台建玮，田亚静，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：