[发明专利]基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法

权利要求书

1.基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.获取装配箱的尺寸信息、内装箱的尺寸信息、内装箱的订单标识，并将获取的信息保存到存储设备中；

B.读取存储设备中保存的装配箱的尺寸信息及内装箱个数N，设置种群个数M、交叉概率Pc、变异的概率Pm及终止迭代次数NUM；其中，0＜Pc＜1，0＜Pm＜1，1＜NUM；

C.利用遗传算法对种群进行交叉变异，通过移动模式序列，得到体积利用率最高的装配方式，以此得到内装箱最优的排放顺序、坐标位置、移动模式、摆放模式，其中，所述排放顺序即一个种群中内装箱的排列顺序，坐标位置是根据装配箱尺寸信息建立坐标系，根据每个内装箱的排放顺序结合其尺寸信息得出的其在坐标系中的坐标位置，移动模式为将内装箱放入装配箱中时的移动步骤，摆放模式是将内装箱放入装配箱中时的摆放方式；所述步骤C具体包括以下步骤：

C1.随机产生0～N-1的N个数字作为编码，一个数字与一个内装箱一一对应，即每个内装箱均有唯一的数字编码，且该数字编码与该内装箱的尺寸信息、订单标识、移动模式及摆放模式相对应；

C2.设定个体，其中，每个个体是N个内装箱的随机排列，则每个个体的内装箱的数字编码的顺序排列即构成该个体的唯一编码，并根据该唯一编码得出各内装箱在该编码下的坐标信息；设定初始迭代次数为0；

C3.判定当前迭代次数是否等于终止迭代次数NUM，若是，则进入步骤C10，否则，进入步骤C4；

C4.计算个体适应度，根据个体的各内装箱的坐标信息与有效坐标范围得出该个体中装入装配箱的内装箱的信息，计算每个个体的装配箱的体积利用率η，η＝(所有装入装配箱的内装箱的体积之和)/(装配箱体积)*100％；

C5.根据订单标识判断同一订单中的内装箱是否放入同一个装配箱，若不是则将该个体的个体适应度置为零；

C6.将种群的个体适应度按降序排列，用排前n％的个体替换掉排后n％的个体；

C7.交叉算子：采用随机的方法对个体进行两两配对，随机选择交叉点，将个体在交叉点后的序列交换，分别形成新的个体；

C8.变异算子：采用随机的方法选取一个个体，随机产生两个变异点，将个体中的这两个变异点进行交换；

C9.将迭代次数加1并返回步骤C3；

C10.将种群的个体适应度按降序排列，选择第一个个体作为最优个体，则所述最优个体包含的排放顺序、坐标位置、移动模式、摆放模式即最终的装配方案。

2.根据权利要求1所述的基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法，其特征在于，所述坐标系是以装配箱的容纳内腔最左侧的顶点作为三维坐标系的原点建立的三维坐标系，且每个内装箱的装配均是从该装配箱的最顶端开始，在所述三维坐标系中设有有效坐标范围，即所述装配箱的容纳内腔所在的坐标范围。

3.根据权利要求2所述的基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法，其特征在于，移动模式包括以下6种模式，每个内装箱任选其中一种作为其移动模式：

模式1：先向下移动，向下到不能移动为止，向左移动到极限，最后向后移动；

模式2：先向下移动，向下移动到不能移动为止，向后移动到极限，最后向左移动；

模式3：先向左移动，向左到不能移动为止，向下移动到极限，最后向后移动；

模式4：先向左移动，向左到不能移动为止，向后移动到极限，最后向下移动；

模式5：先向后移动，向后到不能移动为止，向左移动到极限，最后向下移动；

模式6：先向后移动，向后到不能移动为止，向下移动到极限，最后向左移动。

4.根据权利要求2或3所述的基于移动模式序列与遗传算法的装配箱装配方法，其特征在于，所述摆放模式包括横向放置和列向放置，每个内装箱任选其中一种作为其摆放模式。