基于改进和声搜索算法的车间布局优化.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月武 汉理工大学学报(信息与管理工程版)().文章编号:()文献标志码:基于改进和声搜索算法的车间布局优化刘冠权沈汝清潘丹丹(青岛理工大学 管理工程学院山东 青岛)摘 要:针对车间布局优化问题通过建立以最小物料搬运费用和最大非物流关系密切度为目标的优化模型利用改进和声搜索 遗传算法进行求解在标准和声搜索算法的基础上引入遗传算法克服和声搜索算法对和声库过度依赖的缺点遗传算法交叉、逆序变异算子的加入丰富了和声库的多样性增强了和声搜索算法全局寻优能力加快了收敛速度 最后利用 个算例验证了该方法可以有效降低车间物料搬运成本增加车间非物流关系密切程度关键词:车间布局优化改进和声搜索算
2、法遗传算法车间设施布局多目标优化中图分类号:./.收稿日期:.作者简介:刘冠权()男副教授研究方向为现代工业工程理论与方法.基金项目:山东省自然科学基金项目().车间作为制造企业的基本生产单位车间设施布局的合理性决定了生产的可行性和车间的经济效益 国内外研究将其视为降低生产成本和提高生产效率的关键因素 因此在现有设施和场地的情况下要降低生产成本增加空间利用率提高生产制造企业的生产效率最好的措施是优化和改善现有厂房的布局目前车间设施布局的方法主要有传统方法和启发式算法具有代表性的传统方法是 法 而启发式算法主要有遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等 邓兵等针对多品种类产品将改进的 和遗传算法相结
3、合进行车间设备布局的优化 王亚良等以物料搬运费用最小、单元移动费用最小、作业单元包络矩形面积最小及非物流关系最大为目标利用引入动态变异策略的动态差分元胞多目标遗传算法进行布局模型的求解 张青雷等以降低车间物料搬运成本为目标通过动态改变惯性因子大小的动态多目标粒子群优化算法求解布局模型 葛晓梅等以最小作业单元间物料搬运费用和最短搬运时间为优化目标运用引入进化逆转操作的改进遗传算法进行布局模型的求解 靳国伟等提出和声搜索算法和 算法相结合的混合算法求解铁路物流中心分层选址分配模型 于红丽以物料搬运费用最小和非物流关系密切度最大为目标函数提出了基于 和声搜索算法的工厂布局优化办法 谷培义等提出一种改
4、进的多目标和声搜索算法引入自适应操作并选取 个测试函数验证该算法的有效性 徐文星等针对 以最大完工时间为优化目标提出一种采用两段组合编码的改进和声搜索算法 等提出一种同时考虑物料搬运成本和车间面积利用率的目标函数并采用遗传算法进行布局模型的求解 将物料搬运成本最小设为目标函数利用遗传算法求解布局模型 等提出一种对交叉率和变异率进行非线性处理的自适应交叉和变异策略得到的自适应遗传算法并将其应用到求解车间布局模型问题 等利用 和遗传算法求解船舶舱室设备布局模型 等构建配送中心布局优化模型并采用 结合遗传算法进行求解 等利用和声搜索算法来求解同时满足产品流动距离和布局面积最小化的双目标车间布局模型综
5、上所述大多数车间设施布局优化只将物流搬运费用作为单一优化目标忽略了实际生产中非物流密切因素的影响故笔者建立以最小物流搬运成本和最大非物流关系密切度为双目标函数的车间设施布局数学模型针对和声搜索算法解决离散性问题时易陷入局部最优的问题在标准和声搜索算法的基础上引入遗传算法的交叉、变异算子代替微调带宽以增强和声搜索算法的全局寻优能力并通过 个规模不同的生产案例验证了算法的有效性 车间布局问题描述.模型假设笔者着重于多行设备布局问题在实际生产中作业单位的大小、形状各有不同因此在构建简化后的布局模型时做出以下假设:坐标原点设定在生产车间的左下角 轴为车间长度方向 轴为车间宽度方向车间长度为 宽度为 假
6、设车间各个作业单位均为面积固定的矩形且长宽已知令车间第 个作业单位为 其长度为 宽度为 作业单位进出点为其中心点作业单位间的距离是指中心间的曼哈顿距离且各作业单位间的物料运输路线平行于车间的长度方向或宽度方向基于以上模型假设建立车间设施布局模型示意图如图 所示 以作业单位 为例作业单位 中心点的横坐标、纵坐标为、为作业单位 与 在 轴方向的距离为作业单位 与 在 轴方向的距离图 车间设施布局模型.目标函数建立以车间物料搬运总费用 最小和车间面积利用率 最大为优化目标的函数:()()式中:为生产车间作业单位间物料搬运成本为生产车作业单位间的非物流关系为作业单位 与 之间的单次物料搬运成本为作业单
7、位与之间的物料搬运频率为作业单位 与 之间的距离这里采用的是曼哈顿距离计算公式为 为作业单位 与 之间的非物流关系值其值根据作业单位之间的密切程度等级进行定量化具体数值如表 所示为作业单位 与 之间的接近程度称为关联度其值由 决定具体对应值如表 所示表 密切程度量化表等级代号密切度值密切程度绝对必要特别重要重要一般不重要不能靠近表 关联度值的范围(/).(/).(/).(/).(/).(/).注:为两个作业单位之间的最大曼哈顿距离可近似为生产车间的长与宽之和由于两个目标的量化标准有所差异故采用加权因子 和 来调整两个目标函数所占比重其中 采用归一化因子 和 来统一式()和式()的量纲转化后的目
8、标函数为:()()()式中:为加权后的目标函数 为物料搬运费用所占比重 为面积利用率所占比重.约束条件在对车间设施进行布局优化时需要考虑车间的实际生产情况进行约束主要包括固定约束、边界约束和间距约束()固定约束 在生产加工过程中各作业单位需与墙壁之间保持一定的间距第 卷 第 期刘冠权等:基于改进和声搜索算法的车间布局优化()()式中:、分别为作业单位与 轴、轴的最小间距设定 ()边界约束 同一行作业单位在 轴方向的长度之和不超过车间的长度同一列作业单位在 轴方向的的长度之和不超过车间的宽度 ()()()间距约束 各个作业单位之间需保持一定的间距且作业单位不能重叠:()()()设施 在 行上设施
9、 不在 行上()改进和声搜索搜索算法.标准和声搜索算法和声搜索算法()是由韩国学者 等提出的一种基于音乐演奏和声原理的仿人智能优化算法算法模拟了音乐创作过程中乐师们凭借自己的记忆通过反复调整乐队中各乐器的音调最终达到一个美妙的和声状态的过程 和声搜索算法包含了现有的启发式算法结构保留了类似禁忌搜索算法的初始向量元素对应着和声搜索算法中的和声记忆库从计算的开始到结束能够以类似模拟退火算法的方式改变适应率即对应着和声记忆库保留概率且以类似遗传算法的方式同步处理多个向量元素.改进和声搜索算法设计车间设施布局优化问题经证实是具有离散优化和非线性特性的 问题标准的和声搜索算法是针对离散问题设计的但由于其
10、对和声库、取值概率及微调概率的依赖性较强笔者在基础和声搜索算法的基础上引入遗传算法的交叉变异操作将遗传算法的逆序变异代替和声搜索算法的微调带宽即在编码长度内生成两个位置对两个位置间的基因进行逆序变换()初始化和声记忆库及参数 假设问题为最小化问题其形式为:().其中()为目标函数 为由决策变量 组成的解向量(为决策变量个数)为每一个决策变量的值域确定参数值包括和声搜索算法的参数(和声记忆库的大小、和声记忆库的取值概率、音调微调概率、最大迭代次数)和遗传算法的参数(交叉概率、变异概率)()确定适应度函数 在遗传算法中种群个体的适应度越大表示种群个体的优越性越好由于优化目标是求最小值因此设定适应度
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