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申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明提供基于超启发式樽海鞘算法的液压缸制造联合调度方法，依据液压缸生产制造特点设定条件，构建生产与配送联合调度模型，针对生产与配送联合调度模型的特点设计相关编码，以总生产成本最小并且总拖期时间最短为优化目标，采用超启发式樽海鞘优化算法进行求解，得到液压缸的生产与配送联合调度最优方案。本发明结合了液压缸制造企业的实际生产情况和实际配送过程，考虑了零件部件装配及产品运输的过程中的库存成本，贴合液压缸的生产与配送的实际情况，解决了液压缸的生产与配送联合调度问题，提高了整个订单的交付效率，降低总成本，实用性强，极其适合大面积推广应用。

主权项：1.基于超启发式樽海鞘算法的液压缸制造联合调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、结合液压缸生产制造特点设定假设条件、模型参数、约束条件，构建以总生产成本最小并且总拖期时间最短为优化目标的生产与配送联合调度模型；所述总生产成本目标函数为：minTC＝TPC+TICj+TAC+TICp+TDC，其中，TPC表示加工成本，TICj表示工件的库存成本，TAC表示装配成本，TICp表示产品的库存成本，TDC表示运输成本；所述加工成本：式中：m为加工设备索引，m＝1,2,…,|m|；km为设备m单位时间加工成本；Xj,i,f,m指若工件j的第i道工序在车间f的第m台设备上加工则为1，否则为0；tj,i,f,m指车间f第m台设备加工工件j的第i道工序的时间；所述工件的库存成本：TICj＝TICj1+TICj2；其中，TICj1表示工件运输阶段的工件库存成本，式中：j为工件索引，j＝1,2,…,|j|；h为装配运输车辆索引，h＝1,2,…,|h|；λj为工件j的单位时间库存成本；θj,h指若工件j由车辆h进行运输则为1，否则为0；Sh指装配运输车辆h的开始运输时间；Ej指工件j的加工完工时间；TICj2表示产品装配阶段的工件库存成本，式中：μj,p指若工件j属于产品p则为1，否则为0；Sp为产品p的装配开始时间；Eh为装配运输车辆h到达装配厂的时间；所述装配成本：式中：p为产品索引，p＝1,2,…,|p|；ka为装配作业线a单位时间装配成本；tp为产品p的装配时间；所述产品的库存成本：式中：v为产品配送车辆索引，v＝1,2,…,|v|；p为产品索引，p＝1,2,…,|p|；λp为产品p的单位时间库存成本；Sv为产品配送车辆v的开始配送时间；σp,v为若产品p被分配到车辆v则为1，否则为0；Ep为产品p的装配完工时间；所述运输成本：TDC＝TDC1+TDC2；其中：TDC1表示工件运输阶段的运输成本，式中：ω为单个配送车辆的固定成本；h为装配运输车辆索引，h＝1,2,…,|h|；τ为单位时间配送成本；f为车间索引，f＝1,2,…,|f|；指若车辆h从车间f出发运输工件则为1，否则为0；f＝1,2,…|f-1|；tf：车间f到装配厂的运输时间；TDC2表示产品装配阶段的运输成本，式中：v为产品配送车辆索引，v＝1,2,…,|v|；d为地点索引；βd,v指如果d为车辆v的配送过程中的一个地点则为1，否则为0；Qd,d’指若地点d紧接在地点d’之后配送则为1，否则为0；d,d’∈Ud；td,d’指地点d到地点d’的运输时间，d,d’∈Ud；所述总拖期时间目标函数为： 其中，p为产品索引，p＝1,2,…,|p|；c为客户索引，c＝1,2,…,|c|；αp,c指若产品p属于客户c则为1，否则为0；Tp,c指产品p配送至客户c时间；Ep,c指客户c关于产品p的交货截止日期；步骤二、针对生产与配送联合调度模型的特点，设计基于工序、设备、车间、装配作业线的四层整数型编码作为低层问题域模型的编码，设计基于樽海鞘优化算法的高层个体编码作为高层策略域模型的编码，所述高层个体编码在算法不同阶段都由9种低层启发式操作构成；步骤三、采用超启发式樽海鞘优化算法进行求解：S31采用混合种群初始化策略生成低层问题域模型的初始种群，随机初始化高层策略域模型种群；S32计算低层问题域模型种群适应度值，同时使高层策略域模型种群适应度值与低层问题域模型种群适应度值一一对应；种群个体适应度值计算即低层问题域模型的解码过程，其方法如下：工件加工阶段解码：解码过程以车间为单位将可行解分解成多个FJSP子问题进行求解，解码是Xj和Xf编码的逆过程，对于Xm解码将索引映射为对应的设备编号，工件加工阶段的解码对应产生加工成本TPC；工件的运输阶段解码：工件运输阶段采用先完工先装车的启发式规则进行解码，在满足限载量限制的条件下，工件先完工的先装车，当工件量达到承载上限时车辆开始运输，工件运输阶段的解码对应产生运输成本TDC1和工件库存成本TICj1；产品装配阶段解码：产品的装配阶段采用先到齐先装配的原则确定产品的装配顺序，当产品的工件齐全且此时存在空闲的装配作业线则立即选择其中一条进行装配；产品装配阶段的解码对应产生装配成本TAC和工件库存成本TICj2；产品分组装车阶段解码：产品采用最小距离分组，从优化同车辆产品的配送路径角度出发，将相互间距离较近的客户的产品安排在同一组进行装车和配送，优先将同客户的产品安排到同一组，产品分组装车阶段的解码对应产生产品库存成本TICp；产品配送阶段解码：配送阶段按照最短路径原则确定配送顺序，产品配送阶段的解码对应产生运输成本TDC2；S33根据汉明距离判断当前追随者个体与领导者个体leader的距离，若两者的差异程度Dlr超过给定阈值Plr，则高层策略域模型随机执行远距离航行的邻域搜索，否则高层策略域模型随机执行近距离觅食的邻域搜索；S34采用动态邻域搜索策略对低层问题域模型个体依次执行更新后的对应高层策略域模型个体中的低层启发式操作，若新解优于旧解则更新高层策略域模型个体和低层问题域模型个体，当领导者个体leader未更新次数达到极限次数Limit时，对适应度值排名靠后的1-ξ*pop个低层问题域模型个体各执行一次随机的精确邻域结构，其中，pop为种群规模，ξ为精英个体率；若新解不优于旧解则判断随机数r是否小于接受概率pr，若小于则用这个新解替换旧解，否则保留旧解；S35重复S32至S34，直至达到总生产成本最小并且总拖期时间最短的优化目标，输出液压缸的生产与配送联合调度最优方案。

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