[发明专利]一种基于可重构低熵智能车间布局建模与优化的方法

说明书

本发明公开了一种基于可重构低熵智能车间布局建模与优化的方法，包括以下步骤：步骤一、构建可重构低熵智能车间布局模型，在进行布局模型的构建时，为降低车间单个布局模型的复杂程度，将可重构低熵智能车间的布局模型构建过程分为单元间布局模型构建和单元内布局模型构建两个部分；步骤二、提供可重构低熵智能车间布局模型算法，使用双层遗传元胞算法进行求解；步骤三、布局仿真系统模型结构与程序设计。本发明提出可重构低熵智能车间布局概念，设计双层遗传元胞算法，该可重构低熵智能车间布局模型具有高柔性、高鲁棒性等特点，能在企业不扩增车间的前提下适应产品多样性、订单多变性的基本情况，可应用于实际生产车间中。

技术领域

本发明属于智能车间布局领域，具体涉及一种基于可重构低熵智能车间布局建模与优化的方法。

背景技术

车间布局是企业进行生产的前提，也是制造业实现节能环保、低熵发展的突破口。目前，成组布局、流水线、机群布局等仍然是车间布局方式的主要研究内容。针对智能工厂的可重构低熵布局的研究相对较少。而现如今制造业越来越趋于智能化，机器代人的脚步也越来越快，综合利用相关布局规则和方法，设计适应智能车间布局优化方法非常有必要。

发明内容

针对现有技术存在的上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于可重构低熵智能车间布局建模与优化的方法。

所述的一种基于可重构低熵智能车间布局建模与优化的方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：构建可重构低熵智能车间布局模型

在进行布局模型的构建时，为降低车间单个布局模型的复杂程度，将可重构低熵智能车间的布局模型构建过程分为单元间布局模型构建和单元内布局模型构建两个部分；

S1：可重构低熵智能车间单元间布局模型构建

在单元间布局模型构建中，以单元为最小建模元素；基于模糊满意度的归一化处理，将面向低熵的单元间布局多目标函数处理成单目标函数，如公式(1)所示；

uC—目标函数成本函数C的隶属度值；

—目标函数平均在制品数量的隶属度值；

uA—目标函数单元间布局的转化柔性A的隶属度值；

u_iC—目标函数成本函数C的参考隶属度值；

—目标函数平均在制品数量的参考隶属度值；

u_iA—目标函数单元间布局的转化柔性A的参考隶属度值；

α₁、α₂、α₃—该单目标函数的内部加权因子，α₁、α₂、α₃∈[0,1]，α₁+α₂+α₃＝1；

S2：可重构低熵智能车间单元内布局模型构建

构建面向低熵的机群单元内布局模型如公式(2)所示；

f＝γ₁[u_ic-u(c)]+γ₂[u_ib-u(b)] (2)

u(c)—目标函数成本函数c的隶属度值；

u(b)—目标函数成本函数b的隶属度值；

u_ic—目标函数平均在制品数量c的隶属度值；

u_ib—目标函数平均在制品数量b的参考隶属度值；