基于混合蚁群算法的多目标优化产品配置方法技术

本发明专利技术提供一种基于混合蚁群算法的多目标优化产品配置方法，包括如下步骤：（1）根据客户产品订单的不同情况，把各订单分成多个生产阶段；（2）得到各订单的生产结点，确定各订单的生产时刻，计算该订单产品在该订单的生产时刻的生产成本；（3）确定各订单是否安排生产；（4）确定需要生产的订单的调度方案；（5）输出调度方案，安排生产。通过此方法，可以优化生产调度，合理分配生产时间。

【技术实现步骤摘要】
基于混合蚁群算法的多目标优化产品配置方法
本专利技术涉及一种基于混合蚁群算法的多目标优化产品配置方法，属于大规模定制模式下生产计划柔性规划调度领域，主要针对多目标优化问题。
技术介绍
目前，对产品配置的研究方向主要是针对模型的表示以及算法的求解展开，其常用算法主要采用智能优化算法求解，其中的代表有人工鱼群算法、遗传算法、人工免疫算法、运用判定树和最小冲突修改算法等。以上方法在一般配置问题上可以较为满意地快速求解，但是仍存在部分不足：广义：从多目标优化的产品配置的特点来定义1、仅仅是针对产品的结构模型和功能模块，以模型的相似度为分类依据，大都只以最小生产成本为目标的算法。然而在大规模定制模式下，企业的产品配置应涉及到整个产品的生命周期，应将库存成本、客户满意度、动态空余生产能力、动态生产质量等一系列新的优化目的和约束纳入考量范围。2、传统的产品配置方案并未引入按时间基准调度的机制，只是在遇到紧急订单时，一味地将紧急订单作为最优先目标进行完成，而不对其合理性进行分析。3、现阶段的产品配置方案主要针对是单一产品在企业内的生产过程的配置方式，没有体现生产阶段的衔接问题。狭义：从算法本身结构组本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于混合蚁群算法的多目标优化产品配置方法，包括如下步骤：(1)根据客户产品订单的不同情况，把各订单分成多个生产阶段；(2)得到各订单的生产结点，确定各订单的生产时刻，计算该订单产品在该订单的生产时刻的生产成本；(3)确定各订单是否安排生产；(4)确定需要生产的订单的调度方案；(5)输出调度方案，安排生产。

【技术特征摘要】
1.一种基于混合蚁群算法的多目标优化产品配置方法，包括如下步骤：步骤1、根据客户产品订单的不同情况，把各订单分成多个生产阶段，得到各订单的生产结点，各订单的生产时刻、订单的产品在订单生产时刻的生产成本通过量化订单的数学模型确定；步骤2、根据产品订单的信息类型，形成不同的生产任务类别，构造相应的蚂蚁类别与之对应；步骤3、通过模糊决策方法对于不同类型的蚁群构造其判断比率矩阵，从而确定多目标问题的优化函数，确定各项权重指数；步骤4、为每类蚂蚁设定相应的禁入结点，确定可行域；步骤5、通过网格划分和时序约束条件缩小搜索空间，并确定各订单的起始时刻和计划生产时间；步骤6、根据订单类型，确定多目标参数同各类蚁群遗留信息素量的关系，以确定选择不同生产结点的概率；步骤7、将时间t和循环次数Nc设置为零，设置最大循环次数，令每条边(i，j)上的初始化信息量为τij(t)＝const，const为常数，且设置初始时刻信息素增加量Δτij＝0；步骤8、在源点生成第Nc批次的蚂蚁，每批次包含该批次中各类蚂蚁，设各类蚂蚁的数量均为100，所有蚂蚁根据步骤6所确定的概率公式采用赌轮法选择路径，并更新信息素；步骤9、记录该批次中通过各结点的蚂蚁数量，并记录相对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜浩明，张欢欢，苗秀丽，王宗良，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：