一種面向產(chǎn)品制造的組合優(yōu)化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種面向產(chǎn)品制造的組合優(yōu)化方法，屬于計算機和制造業(yè)交叉應(yīng)用技 術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在企業(yè)進行激烈的市場競爭時，產(chǎn)品成本的多少與企業(yè)的生存以及發(fā)展密切相 關(guān)。降低成本一直是企業(yè)努力追求的目標(biāo)，有效降低我國企業(yè)產(chǎn)品成本的關(guān)鍵就是進行制 造成本控制。隨著新技術(shù)的發(fā)展速度超出想象，人們的需求日趨個性化，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)越 來越復(fù)雜。近幾年來，制造業(yè)面臨著產(chǎn)品價格不斷降低，質(zhì)量要求不斷提高，交貨期不斷縮 短，品種個性化、多樣化要求逐漸增加的情況。因此，市場開始進入一個以個性化定制來滿 足消費者需求的年代。
[0003] 對小批量、訂單式、離散性生產(chǎn)企業(yè)來說，經(jīng)常會遇到產(chǎn)品定價的問題，因為經(jīng)常 有客戶對產(chǎn)品提出個性化的要求。所以，企業(yè)的管理部門必須根據(jù)產(chǎn)品的工藝資料，實際成 本，近期原材料的價格、競爭對手的報價，結(jié)合收款方式、稅率、匯率等影響價格的因素對產(chǎn) 品的直接材料、直接人工、制造費用做出正確的估價，即產(chǎn)品的制造成本。然后根據(jù)產(chǎn)品的 估價，對用戶要求的個性化產(chǎn)品的制造成本進行評估控制，并且在控制制造成本不超過目 標(biāo)成本的情況下，需要保證產(chǎn)品的質(zhì)量最優(yōu)。
[0004] 在產(chǎn)品制造中，一個產(chǎn)品中零件的選配問題，這是典型的組合優(yōu)化問題，即產(chǎn)品制 造中的"質(zhì)量-成本"確定問題。求解該問題不但耗時，而且很難找到最佳產(chǎn)品組合方案，求 解的結(jié)果直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量和成本。針對這一問題，現(xiàn)有的方法將各個零件的質(zhì)量賦予 不同的權(quán)重，在制造成本不超過目標(biāo)成本的情況下，使用智能優(yōu)化算法對各個零件實現(xiàn)優(yōu) 化選擇。這樣在一定程度上對產(chǎn)品組合進行了優(yōu)化，但仍然存在以下不足：
[0005] 1)在求解過程中采用隨機搜索策略，不具有良好的全局搜索能力，導(dǎo)致組合方案 早熟，不能有效應(yīng)對廣品制造面臨的品種多樣化要求；
[0006] 2)不提供個性化接口或不是基于多目標(biāo)約束的，所有不能有效解決離散的、多目 標(biāo)的、個性化的組合優(yōu)化問題，也就不能有效解決制造業(yè)現(xiàn)在面臨的困難。
[0007] 制造業(yè)面臨著產(chǎn)品價格不斷降低，質(zhì)量要求不斷提高，品種個性化、多樣化等要求 逐漸增加的情況，市場開始進入一個以個性化定制來滿足消費者需求的年代?，F(xiàn)有的組合 優(yōu)化方法在求解過程中采用隨機搜索策略，不具有良好的全局搜索能力，導(dǎo)致組合方案早 熟，不能有效應(yīng)對產(chǎn)品制造面臨的品種多樣化要求;組合優(yōu)化問題是典型的NP難題問題，時 間復(fù)雜度為多項式時間的問題，隨著問題規(guī)模的擴大，會導(dǎo)致組合爆炸，所以組合優(yōu)化方法 的效率是需要考慮的關(guān)鍵因素;現(xiàn)有的組合優(yōu)化方法還存在一個普遍問題，就是不提供個 性化接口或不是基于多目標(biāo)約束的，所有不能有效解決離散的、多目標(biāo)的、個性化的組合優(yōu) 化問題，也就不能有效解決制造業(yè)現(xiàn)在面臨的困難。而本發(fā)明能夠很好地解決上面的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明目的在于解決了上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出了一種面向產(chǎn)品制造的組合優(yōu) 化方法，該方法是在面向產(chǎn)品制造環(huán)境下，實現(xiàn)"質(zhì)量-成本"控制的組合優(yōu)化方法，在控制 制造成本不超過目標(biāo)成本的前提下，保證產(chǎn)品的質(zhì)量達(dá)到最優(yōu)，并且進一步提高了個性化 廣品的多樣性，以及提尚了廣品組合的效率。
[0009] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：一種面向產(chǎn)品制造的組合優(yōu)化方 法，該方法采用混沌初始化和混沌擾亂，對產(chǎn)品組合方案的初始化和更新做了改進，并采用 具有個性化的適應(yīng)度函數(shù)來評價產(chǎn)品組合方案的優(yōu)劣，從而尋找最優(yōu)的個性化產(chǎn)品組合方 案。
[0010] 方法流程：
[0011] 步驟1:基于Logic映射方程在混沌空間[0，1 ]中隨機產(chǎn)生m個混沌變量，ki(i = 0， 1，. . .，m_l)，其中m表示混沌變量的總數(shù)，i表示序列下標(biāo)，ki表示第i個混沌變量。
[0012] 步驟2:將m個混沌變量通過混沌初始化映射到m種零件上，一個混沌變量對應(yīng)一個 產(chǎn)品的零件，且一種零件中只選擇一個備選部件，這樣就得到了一個初始化產(chǎn)品組合方案。
[0013] 步驟3:重復(fù)步驟1、步驟2進行η次后，得到η個初始化產(chǎn)品組合方案，其中η表示產(chǎn) 品組合方案的總數(shù)。
[0014] 步驟4:根據(jù)具有個性化的適應(yīng)度函數(shù)來評價這η個產(chǎn)品組合方案，找到這η產(chǎn)品組 合方案中的最優(yōu)的產(chǎn)品組合方案，并判斷對應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)值是否達(dá)到理論最優(yōu)。如果是， 則該產(chǎn)品組合方案即為全局最優(yōu)產(chǎn)品組合方案；否則，執(zhí)行步驟5。當(dāng)找到理論的最優(yōu)產(chǎn)品 組合方案或者迭代次數(shù)達(dá)到上限，則停止，輸出停止時的最優(yōu)的產(chǎn)品組合方案，即為最終的 全局最優(yōu)產(chǎn)品組合方案。
[0015] 步驟5:用混沌擾亂更新η個產(chǎn)品組合方案，使得這η個產(chǎn)品組合方案向本身歷史最 優(yōu)產(chǎn)品組合方案和全局最優(yōu)產(chǎn)品組合方案學(xué)習(xí)。更新完成后，返回執(zhí)行步驟4。
[0016] 上述步驟1中Logic映射方程的情況是:Logic映射方程通過混純迭代可產(chǎn)生具有 遍歷性和偽隨機性的一組隨機序列，其中Logic映射方程公式如式1所示。
[0017] Ζ：αη+ι=μαη(1-αη) 式 1
[0018] 式1中Ζ是混純變量，μ是控制參數(shù)（當(dāng)μ = 4時，Ζ處于完全混純狀態(tài)），αη是混純變量 的一次取值，當(dāng)給混沌變量賦初值時，需要滿足α〇矣0，1/4，1/2，3/4，1。一個初值通過Logic 迭代，可以產(chǎn)生一個序列Ζ:α〇，αι，...，am，...。這個序列在混沌空間內(nèi)具有遍歷性，每次迭 代會產(chǎn)生不同的值，混沌空間通常為[0，1]。通過不斷迭代，實現(xiàn)對混沌空間的遍歷搜索。
[0019] 上述步驟2中混沌初始化的情況是:例如混沌變量ki映射到產(chǎn)品的零件上，將混沌 空間[0，1]均分成m個子空間，并依次命名為0空間、1空間、…、m-Ι空間，其中m表示第i個 零件有m個備選部件。判斷混沌變量1^屬于哪個混沌子空間，假設(shè)為第μ個，則表示第i種零 件中的第μ個備選部件被選中，第i種零件初始化完成。m個混沌變量映射完成后，一個產(chǎn)品 組合方案就生成了。
[0020] 上述步驟4中具有個性化的適應(yīng)度函數(shù)的情況是:現(xiàn)實生活中產(chǎn)品組合優(yōu)化問題 通常都是多約束問題，且約束因人而異。以汽車作為例子，有些人在乎車的性能，有些人重 視車的外觀，所以在產(chǎn)品組合優(yōu)化中利用用戶的個性化需求是很有必要的。本發(fā)明在適應(yīng) 度函數(shù)中加入了個性化約束，具體描述如下：
[0021] 首先，將產(chǎn)品組合優(yōu)化問題中的所有約束分類，分為一般約束和個性化約束，其中 具有個性化特點的約束分類為個性化約束（如用戶期望產(chǎn)品的價格，用戶對產(chǎn)品的喜歡程 度等），其他約束分類為一般約束(如產(chǎn)品的目標(biāo)成本），哪些分為一般約束或者哪些個性化 約束要看具體產(chǎn)品，詳細(xì)參考下面實例;其次，考慮到不同的人對各個約束的重視程度可能 不同（例如，有些人比較在乎產(chǎn)品的價格，而有些人注重產(chǎn)品的質(zhì)量），所以給每個個性化約 束一個權(quán)重，用來表示對該個性化約束的重視程度。本發(fā)明將個性化約束用來設(shè)計適應(yīng)度 函數(shù)，一般約束作為適應(yīng)度函數(shù)的約束條件。為了方便評價產(chǎn)品的優(yōu)劣程度，將每一個個性 化約束轉(zhuǎn)化為得分模型，即個性化程度越高則分?jǐn)?shù)越高（例如產(chǎn)品的售價等于用戶期望產(chǎn) 品的價格，則對于該個性化約束得分為100分，如果低于或高于期望的價格則得分遞減），個 性化約束模型的得分取其權(quán)重平均分，即為適應(yīng)度函數(shù)的值。
[0022 ]假設(shè)某個產(chǎn)品組合優(yōu)化問題有約束條件A、B、C、和D，其中A、B和C是個性化約束，D 是一般約束，則適應(yīng)度函數(shù)如式2所示：
[0023]
[0024] 其中S(A)是個性化約束A的得分，同理S(B)和S(C)是個性化約束B和個性化約束C 的得分，α、β和γ為各個個性化約束的權(quán)重，且α+β+ γ = 1。
[0025] 上述步驟5中混沌擾亂的情況是：即對產(chǎn)品組合方案充分?jǐn)_亂，其擾亂規(guī)則如式3 和式4所示。
[0026]
[0027]
[0028] 仕屮，衣不彐總儀avi，八以二二"^二二^廣叮^"史新佰俅苻個父^任則令 vi,j(t+l) = _l，其中t+Ι表示更新后的狀態(tài)，t表示當(dāng)前狀態(tài)，p表示當(dāng)前最佳狀態(tài)，8表示全局 最佳狀態(tài)。
[0029]在式4中，i表示第i個產(chǎn)品組合方案，j表示組合方案中的第j維變量。C (Xi, j (t))是 擾亂函數(shù)，其具體步驟分為三步:首先，根據(jù)j計算出變量xu(t)對應(yīng)哪個零件，例如，若j 2 h~\. h 〇并且j<n〇,則表示xu(t)對應(yīng)第0個零件(從第0個零件開始）；或者并且./〈Σ% 1=0 ?=? (h>0)，則表示Xi,j(t)對應(yīng)第h個零件，與第h個零件關(guān)聯(lián)的混沌