[发明专利]一种基于改进遗传算法的电气装备制造资源优化配置方法

说明书

本发明提出一种基于改进遗传算法的电气装备制造资源优化配置方法，其特征在于，包括2个步骤：步骤1，任务分解与重组：基于最小粒度划分将待生产的产品拆分成不同的构件，然后利用成组技术，将同种构件组合在一起组成新的任务，不同构件归为不同任务；步骤2，资源优化配置：为各项任务分配生产资源，构建总时间、总成本最小化的多目标优化模型，通过遗传算法求解最优解或次优解。

技术领域

本发明涉及一种基于改进遗传算法的电气装备制造中资源优化配置方案，应用于自动生成的平台，属于智能制造技术领域。

背景技术

目前，装备制造业主要是采用传统的生产经营方式，制造企业制定生产计划并且向上游供货商采购生产所需的原材料，在原材料送达之后，生产车间开始逐个完成产品的生产、装配等任务。这种方式下，每件产品从制定计划开始，主要存在原材料的运输时间、生产车间调配生产所需的机床、量具、刀具、夹具的时间、实际生产时间及最终产品的装配时间。但是，装配制造所需的生产资源分布比较分散，原材料实际送达时间不统一，而实际生产多数情况下需要在所有原材料都送达后才开始生产任务，这样会存在较长的等待时间，同时也增加了生产计划的不确定性。另外，不同时间送达的原材料也需要先存放起来，潜在的增加了仓储成本。工厂车间按序逐个生产产品，需要频繁切换生产线路，工厂车间的生产效率会大受影响。此外，不同型号的机床、刀具、夹具等资源的使用成本也存在着差异。因此，合理地制定整个生产计划同时对资源进行优化配置显得异常重要。

发明内容

本发明的目的是通过发明一种基于改进遗传算法的电气装备制造资源优化配置方法，以解决协同制造环境下资源选择优化的难题，为平台多资源优化配置提供了解决方案。

鉴于装备制造生产中存在着生产资源分布分散，资源利用率低，缺少服务平台，资源共享不畅，资源标准规范不统一，企业管理模式落后等一系列问题，本发明提出基于改进遗传算法的电气装备制造资源优化配置方法，针对不同产品制造需求，制定个性化的组装方案，上游供应商根据实时动态信息，及时提供配套供应。本发明还提出基于改进遗传算法构建装备制造总时间、总成本最小化的多目标优化模型，以实现装备制造过程中生产资源的最优化配置，提升产品的生产效率。

本发明技术方案：

步骤1，任务分解与重组：

基于最小粒度划分将待生产的产品拆分成不同的构件，然后利用成组技术，将同种构件组合在一起组成新的任务，不同构件归为不同任务。

步骤2，资源优化配置：

为各项任务分配生产资源，构建总时间、总成本最小化的多目标优化模型，通过遗传算法求解最优解或次优解。

本发明的有益效果是：

本发明具有较强的可行性，对实际生产中资源配置能够从全局角度出发给出一个最优解，为装备制造业高效率生成提供了可行的解决方案。

附图说明

图1本发明实施例一流程图

图2制造任务分解与重组图

图3本发明实施例一改进遗传算法搜索资源配置方案工作流程图

具体实施方式

下面通过实施例结合附图进一步说明本发明。

实施例一

图1是本发明的总工作流程图,方法过程包括：

步骤1，任务分解与重组：

基于最小粒度划分将待生产的产品拆分成不同的构件，然后利用成组技术，将同种构件组合在一起组成新的任务，不同构件归为不同任务。