[发明专利]一种基于改进型粒子群算法的订单排产方法

权利要求书

1.一种基于改进型粒子群算法的订单排产方法，其特征在于，所述基于改进型粒子群算法的订单排产方法，包括：

步骤S1、建立生产费用目标函数和生产时间目标函数；

步骤S2、对生产费用目标函数和生产时间目标函数进行归一化处理，并对归一化处理后的目标函数线性加权得到综合目标函数；

步骤S3、根据所述综合目标函数建立手套订单排产数学模型；

步骤S4、采用改进型粒子群算法求解所述手套订单排产数学模型，得到最优的手套订单排产方案；

其中，所述改进型粒子群算法中惯性权重w的动态计算公式如下：

w＝w_init(1-D_t)(1-E_t)

式中w_init为初始惯性权重，D_t为粒子群多样性，E_t为进化速度；

所述进化速度E_t表示当前全局最优解所对应的适应度与上一次迭代过程中的全局最优解所对应的适应度之比：

所述粒子群多样性D_t表示所有手套机生产设备在同一时刻加工各产品数据的差异程度，其计算公式如下：

式中m为种群规模，u为种群中的第u个粒子，n为粒子的维度，d为粒子的第d维，为第u个粒子在第t次迭代中的第d维的位置，为第u个粒子在第t次迭代中的第d维的最优解；

其中，所述建立生产费用目标函数和生产时间目标函数，包括：

建立生产费用目标函数S_m如下：

式中S_m为订单加工过程中的总加工费用，L为订单总数，N为订单中手套的类型总数，M为手套机生产设备的数量，f_ij为第i台手套机生产设备D_i生产第j类手套的单位费用，x_ijk为订单k在第i台手套机生产设备D_i安排生产第j类手套的个数；

建立生产时间目标函数TE_m如下：

并且TD_mik的计算公式如下：

TD_mik＝[x_ijk/a]·Δt₂+x_ijk·t_ij+Δt₁

式中a为一卷织线能织的手套个数，单位：个/卷,Δt₂为手套机生产设备换一次织线的时间,t_ij为第i台手套机生产设备上生产每个第j类手套所需要的时间,Δt₁为手套机生产设备更换花型的时间；

其中，所述对生产费用目标函数和生产时间目标函数进行归一化处理，并对归一化处理后的目标函数线性加权得到综合目标函数，包括：

得到综合目标函数f(x)如下：

式中α₁，α₂为加权系数，α₁α₂≥0，S_mmin为生产费用目标函数的最小值，TE_mmin为生产时间目标函数的最小值；

并且加权系数α₁，α₂的动态计算公式如下：

α₁＝abs(sin(2πt/F))

α₂＝1-α₁

式中t为当前的迭代次数，即第t次迭代，F为权重变化频率，预设为常数；

其中，所述根据综合目标函数建立手套订单排产数学模型，包括：

建立手套订单排产数学模型如下：

式中OD_kj为订单k需求生产第j类手套的数量，ΔOD_kj为订单k需求生产第j类手套数量的允许误差量，TD_mik为订单k在手套机生产设备D_i上所需的生产时间，BT_i为手套机生产设备D_i允许安排订单的开始时间，OT_k为订单k的交货时间。