2023年基于混合蚁群算法机加车间设备布局优化研究.docx

基于混合蚁群算法机加车间设备布局优化研究 张新敏 ：合理的设施布局能减少大量物流浪费。针对此目标，根据多品种小批量生产特点，建立了以物流本钱和重置本钱最小化为目标的车间多行布局混合整数规划模型。通过编程软件来实现基于蚁群算法、模拟退火算法和改良的混合蚁群算法来求解数学模型，分析三种算法求解结果，突出混合蚁群算法的优秀的寻优能力，得出布局结果。最后通过Plant Simulation来对布局前后的物流本钱进行仿真验证。仿真结果再一次验证了本文的研究方式正确性，科学性。  Abstract： Reasonable layout of facilities can reduce a lot of logistics waste. Aiming at this goal， according to the characteristics of small batch production， a mixed integer programming model for multi-line layout of workshop is established， which aims to minimize the logistics cost and replacement cost. Programming software is used to solve the mathematical model based on ant colony algorithm， simulated annealing algorithm and improved hybrid ant colony algorithm. The results of three algorithms are analyzed to highlight the excellent optimization ability of hybrid ant colony algorithm and get the layout results. Finally， plant simulation is used to verify the logistics cost before and after layout. The simulation results once again verify the correctness and scientificity of the research method in this paper. 关键词：设施布局;物流本钱;ACO Plant Simulation Key words： facility layout;logistics cost;ACO Plant Simulation 中图分类号：F273;TP18                                   文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311〔2023〕19-0243-03 0  引言 制造系统设备布局设计[1]是工业工程领域中最重要的研究内容之一，布局设计的好坏不仅关系到工厂的生产效率、厂房的利用率，也与设备的使用寿命、生产的平安性有重要关系。传统的设备布局主要依靠布局设计者的经验，缺乏科学的理论分析和定量化的计算，布局本钱高、周期长。设施布局是否合理是直接影响企业经济效益的关键性因素，采用何种布局方式以及如何布局是十分具有现实意义的课题。 1  多行布局的混合整数规划模型 1.1 假设条件 本文根据多行布局的混合整数规划模型[2]来建立本课题的数学模型，根据相关文献的阅读，对该设施布局问题作如下假设： ①每个设施均忽略细部形状视为矩形。 ②设施在单元内位置以其中心坐标来表示。 ③位于同行的设施位置纵坐标一致。 ④物料在两设施间的搬运距离是通过中心坐标计算的折线距离。 ⑤车间左下角为坐标原点。 建立模型前先进行参数变量的设置。生产系统中的设施用i，j表示;P表示产品设施的中心坐标〔xi，yi〕;设施i的横、纵向长度为li、wi;生产单元长宽为L、W;设施i和设施j之间的横向最小间距为？驻l，纵向最小间距为？驻w;设施在横、纵向与单元边界的距离？驻l0、？驻w0〔？驻l0？驻w0取设施在横向、纵向上两个距离的较小值〕;设施行间距？驻l。 C代表的是單元内设施i和设施j之间的单位次数单位距离的搬运本钱;Vp代表的是组件P的生产量;Hp代表的是组件P在每次能够搬运的数量;N代表行数;dij表示单元内设施i，j之间的搬运距离，本文采用两设备间的折线距离作为搬运距离;GN各行的高度，Y坐标。决策变量： xi设备i的水平方向坐标。 yi设备i的垂直方向坐标。 1.2 目标函数 1.2.1 物料搬运本钱？滋1 如分层过多，可灵活掌握 1.2.2 重置本钱？滋2 设施布局的重新规划产生重置本钱[4]，所以该本钱应由设施移动产生的费用及设施重新安置产生的费用两局部组成。 2  混合蚁群退火算法 但传统的蚂蚁算法[7]采用固定的信息素增减来进行信息素更新，使得这种算法容易出现收敛速度慢、陷入局部最优、运算时间长等现。为了解决这一问题本文在蚁群算法的根底上融合模拟退火算法[8]，得到混合的蚁群退火算法。这里我们重新定义一个降温公式，将蚁群的数量变化看作退火的微粒子降温变化： ①初始化控制参数。蚂蚁编号m=1，设备计数器n=1，迭代计数器u=1，初始布局？仔0。 ②将蚂蚁m随机放置在布局中。更新已访问布局点的禁忌表。 ③轮盘法选择下一加工元布局点，计算该蚂蚁的状态转移概率P。如果迭代次数不小于2，去除因概率因素选择的第一个布局点否那么不去除。 ⑤计算该蚂蚁在各布局点的信息素增量和信息素量，对信息素进行挥发和更新。令m=m+1，假设m<M，那么重复2～5步骤，否那么进行步骤6。 ⑥记录本次迭代的布局，更新最优布局，清空禁忌表。 ⑦令u=u+1，假设u<U，則转至步骤2;否那么输出最优布局。< p> 3  A公司机加工车间布局优化 3.1 企业现状 车间长15m，宽20m，该车间生产零件12种，需要设计13个工位的布置方案，车间现布局与物流如图1所示，物流量见图1。 3.2 算法实现 通过编程软件[9]分别实现蚁群算法、模拟退火算法和混合蚁群退火算法对以物流本钱重置本钱最小化为目标的多行布局混合整数规划模型求解，结果如表1。 ①由表1可知通过第二章提出的数学模型在几种算法下得出的布局解都优越于初始布局，证明了该模型科学性合理性。 ②通过对运行结果和时间进行比照，发现蚁群退火算法时间上都优越于其他两种算法，证明了该算法在解车间布局问题上可行并优越于其他两种算法，对于求解车间设备布局有着显著成效。由通过编程软件实现的蚁群模拟算法得出的布局解为最终布局，如图3。 3.3 Plant Simulation仿真 由3.2得出一个布局解。但是数据上的计算并不代表实际应用，为了进一步验证其科学性，本文对优化的布局的物流本钱进行仿真，与优化前布局本钱进行比照分析，使其结果更加的科学合理[10]。 ①翻开软件，创立新的2D模型。在页面中拖入一个Event Controller，三个表格〔物流量从至表、距离从至表和零件表〕，4个方法〔系统初始化、调入策略、离开策略、零件表初始化〕，一个Source〔生成零件〕，一个Drain〔回收零件〕，建立简单的车间布局模型，如图4。 ②分别对变量和方法表格进行设置。 ③设置Event Controller并运行，运行结果如图5。 由图5可得物流本钱为98038远小于原布局物流本钱。再一次的证明本文的方法的可靠性和科学性。 4  结论 车间设备布局是规划的一重要局部，构造一个合理科学的车间布局直接表达在物流本钱上面。本文根据研究对象的多品种小批量的生产特点，给出了多行布局的混合整数规划模型。通过混合的蚁群退火算法基于编程软件来求解该模型。分别比照不同算法下的目标函数解，得出本文研究方法的正确性。最后通过仿真进一步验证这一套方法的科学合理性。 参考文献： [1]锁小红.基于制造系统功能的设施布局设计研究[D].山东大学，2023. [2]叶远芹.基于混沌遗传算法的车间设备动态布局多目标优化研究[D].西安建筑科技大学，2023. [3]苏小进.机械加工车间设备布局建模与算法研究[D].上海交通大学，2023. [4]庞嘉良，张志霞.基于混合蚁群算法的可重构生产单元布局研究[J].煤矿机械，2023〔11〕：24-27. [5]赵川.机械加工车间设备布局优化模型及求解算法研究[D].重庆大学，2023. [6]苏小进.机械加工车间设备布局建模与算法研究[D].上海交通大学，2023. [7]肇勇.改良蚁群算法的理论及方法研究[D].西南石油学院， 2004. [8]陈国良.模拟退火算法及其应用[J].算机研究与开展，1990〔7〕：1-6. [9]何利娟，李欣.基于蚁群算法的资源均衡优化决策及其MATLAB实现[J].工业工程，2023〔100〕：129-133. [10]卢艳君，潘春荣.基于SLP和eM-Plant的车间设施布置优化[J].价值工程，2023〔17〕：253-257.