[发明专利]一种石膏砌块成型生产时序的优化方法

摘要

本发明公开了一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，是基于改进型的粒子群算法对石膏生产过程中各工序时间参数的设定进行优化，以实现生产效率最大化的目标，本发明给出了一种基于双适应值的标准型粒子群算法，针对石膏砌块生产时序优化问题是一个多变量、多耦合、多约束的极值问题，以系统生产效率最大化为优化目标，从相互耦合、约束的时间参数范围中确定出了各个工序时间的全局最优值，以及系统生产时间的最小值，实现了石膏砌块成型线各工序时间参数的自动优化匹配，有效解决了现有石膏砌块生产系统生产效率低下、故障率较高的问题。

主权项

一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，其特征在于，具体步骤如下：1)确定优化目标及约束条件：以生产效率最大化为目标函数，即以各工序时间参数之和最小为目标函数，根据对生产工艺需求以及历史生产数据的分析，确定约束条件；2)初始化粒子群算法运行参数：设定粒子群规模m、初始惯性权值ω_max、最终惯性权重ω_min、学习因子c₁与c₂、最大迭代次数maxgen、最小违约常数ε以及不可行解的比例水平p的值，并设置一个计数器count＝0，且初始化当前迭代次数k＝1；3)随机初始化粒子群的初始速度和位置，定义初始化粒子的位置为：定义初始速度为：其中i表示第i个粒子；4)根据粒子的初始速度与位置，计算其双适应值，并根据粒子优劣的比较准则确定初始个体最优位置P_i和初始群体最优位置P_g；5)更新迭代次数k与惯性权重ω，当前迭代次数与计数器分别加1，即：k＝k+1，count＝count+1，并根据公式ω＝ω_max‑(ω_max‑ω_min)k/maxgen更新惯性权重ω；6)更新粒子的位置X与速度V，并计算相应的双适应值；7)根据比较准则对粒子进行比较；8)更新粒子的个体最优位置P_i和群体最优位置P_g，如果当前第i个粒子的适应值优于之前个体最优值P_i的适应值，则设定第i个粒子为个体最优值，并更新其适应值；如果当前粒子群的群最优的适应值优于之前的群最优值P_g的适应值，则将该粒子设定为群最优值，并更新其适应值；9)更新最小违约限定值ε，如果count＝10，则使count＝0，计算群体中不可行解的比例，并根据公式(1)更新最小违约限定值ε，其中p为不可行解的比例；10)判定结束条件，如果有k≥maxgen，则满足算法终止条件，执行步骤11)；否则直接跳转至步骤5)；11)输出群最优位置P_g及其最优适应值gbest，算法运行结束。