6（3）翻譯譯文（基于plc控制的物料分揀系統(tǒng)設(shè)計(jì)）

1、用遺傳算法解決設(shè)施布局問(wèn)題i. mihajlovic* , z. zivkovic, n. strbac,d. zivkovic and a. jovanovic摘要：設(shè)施布局問(wèn)題需要大量的，離散空間的有效研究。牛產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)有效的布 局規(guī)劃對(duì)丁任何項(xiàng)目都是根本任務(wù)。本文介紹了一種遺傳算法(ga)來(lái)解決制造 系統(tǒng)的設(shè)施布局設(shè)計(jì)的最優(yōu)化，使材料處理成本最小化。通過(guò)文獻(xiàn)中選的問(wèn)題對(duì) 啟發(fā)式算法的性能進(jìn)行了測(cè)試。計(jì)算結(jié)果表明，該方法相比，許多現(xiàn)右的算法在 這方面產(chǎn)生更好的效果。與現(xiàn)有的許多研究方法相比，該方法在此領(lǐng)域的效果更 好。關(guān)鍵詞：設(shè)施布局；嫩捷制造；隨機(jī)規(guī)劃1引言元件布局在許多工程產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和可用

2、性方面都扮演著很重要的角色。布局 問(wèn)題也歸類在包裝，包裝，配置，集裝箱，貨盤裝載或空間等文獻(xiàn)的標(biāo)題下。這 個(gè)問(wèn)題涉及的組件放置在一個(gè)可用的空間屮，使得一組目標(biāo)可以優(yōu)化，同時(shí)滿足 性能約束的口j選的空間。目前在一般的機(jī)械布局過(guò)程中，設(shè)計(jì)師可以利用的工具大多還停留在手動(dòng)調(diào) 節(jié)和視覺(jué)反饋的協(xié)助下的物理或電子模型階段。機(jī)械和機(jī)電布局流程口動(dòng)化的困難源于：(1)造型的設(shè)計(jì)目標(biāo)和約朿；(2) 的限制；(3)確定適當(dāng)?shù)膬?yōu)化搜索策略。許多的設(shè)計(jì)口標(biāo)可以建模如布局口標(biāo)。此外，一組的限制往往必須被滿足, 以確保布局的適用性。在合理的時(shí)間內(nèi)，高效的計(jì)算目標(biāo)和約束條件是解決的布 局問(wèn)題所必需的，然而分析目標(biāo)和約束條件

3、的需耍大量的計(jì)算和評(píng)估才能得到交 點(diǎn)。布局問(wèn)題的搜索空間是非線性的和多模式，確定一個(gè)合適的算法來(lái)導(dǎo)航空間 和找到質(zhì)量好的解決方案是至關(guān)重要的。通常布局目標(biāo)制定成目標(biāo)函數(shù)。目標(biāo)可能反映了成本，質(zhì)量，性能和服務(wù)的 要求。各種約束可能是必要的指定組件z間的空間關(guān)系，元件的規(guī)格，目標(biāo)，約 朿，拓?fù)溥B接定義一個(gè)布局的問(wèn)題，優(yōu)化搜索算法的問(wèn)題，通過(guò)評(píng)估設(shè)計(jì)方案和 不斷變化的設(shè)計(jì)狀態(tài)來(lái)制定和確定可行的解決方案?？跇?biāo)的分析和約束的變化從 一個(gè)問(wèn)題到另一個(gè)問(wèn)題，然而，優(yōu)化搜索技術(shù)、幾何表示和結(jié)果干擾評(píng)價(jià)都是獨(dú) 立的課題，因此，一個(gè)通用的布局工具成為了焦點(diǎn)。設(shè)計(jì)問(wèn)題的主要廿的是與生產(chǎn)及物料運(yùn)動(dòng)的布局，半導(dǎo)體制造和

4、服務(wù)中心的 布局，盡量減少成本。美國(guó)制造商的總經(jīng)營(yíng)開(kāi)支的20%至50%之間，用于材料 處理和適當(dāng)?shù)脑O(shè)施設(shè)計(jì)，至少可以減少這些成本10%-30%。曲于不正確的決策改變?cè)O(shè)備設(shè)計(jì)，預(yù)測(cè)或假定通常涉及大量的成本，時(shí)間和 破壞活動(dòng)。另一方面，良好的設(shè)計(jì)決策，就可以收獲長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)和經(jīng)營(yíng)效益。因 此，關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是設(shè)計(jì)，容易翻譯成物理現(xiàn)實(shí)和是“健壯”從假設(shè)出發(fā)的設(shè)計(jì)。項(xiàng)目經(jīng)理或策劃者通常是在他/她口己的知識(shí)和專業(yè)技能的基礎(chǔ)上執(zhí)行編制 布局的任務(wù)。很明顯，這可能會(huì)導(dǎo)致從一個(gè)人到另一個(gè)人布局明顯不同的結(jié)果。 為了把這個(gè)任務(wù)分解成更多的角度，研究人員已經(jīng)推出了系統(tǒng)地規(guī)劃生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)布 局的不同的方法。設(shè)施布局規(guī)劃的分類

5、一般根據(jù)兩個(gè)主要的特征：（1）設(shè)施分配方法（2）布 局規(guī)劃技術(shù)設(shè)施布局規(guī)劃。數(shù)學(xué)技術(shù)通常包括一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)的識(shí)別尋求的布局要努力實(shí)現(xiàn)。一種被廣 泛使用的目標(biāo)是盡量減少現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)輸成木。這些目標(biāo)通常數(shù)學(xué)家被解釋為“目標(biāo) 函數(shù)”，然后根據(jù)問(wèn)題的具體限制，優(yōu)化該目標(biāo)函數(shù)生產(chǎn)所需的布局。系統(tǒng)利用 知識(shí)為基礎(chǔ)的技術(shù)，相反，提供協(xié)助規(guī)劃者布局規(guī)劃的規(guī)則，而不是完全基于一 個(gè)指定的優(yōu)化口標(biāo)的執(zhí)行過(guò)程。通常情況下選擇的合格函數(shù)是搬運(yùn)工件的最低總成木。在一般情況下，這些 費(fèi)用是運(yùn)輸成本的總和（這些是成比例的流的強(qiáng)度和距離）及其他成本。一個(gè)有效的設(shè)備布局設(shè)計(jì)可以降低生產(chǎn)交貨時(shí)間，并提高了吞葉量，從而提 高整體的生產(chǎn)

6、力和效率的工廠。制造系統(tǒng)中主要的布置類型有：流線或單線，多 線，半圓形和環(huán)路布局。選擇一個(gè)特定的布局意味著哪些部分從一臺(tái)機(jī)器移動(dòng)到 另一臺(tái)機(jī)器的方式。設(shè)備布局的選擇受多個(gè)因素的影響，即機(jī)器的數(shù)量，可用的 空間，操作序列的相似性和使用的材料處理系統(tǒng)。有許多類型的材料搬運(yùn)設(shè)備， 包括自動(dòng)搬運(yùn)車，輸送系統(tǒng)，機(jī)器人，和其他。材料搬運(yùn)設(shè)備的選擇對(duì)于-個(gè)現(xiàn) 代制造工廠屮的設(shè)計(jì)是很重要的。整機(jī)布局設(shè)計(jì)中的問(wèn)題是分配一個(gè)給定的布局的位置，如給定的性能指標(biāo)等 是優(yōu)化的。這里使用的措施要盡量減少材料處理成本。這個(gè)問(wèn)題屬于菲多項(xiàng)式硬 盤（np-hard）類的。問(wèn)題復(fù)雜性的増加與可能的機(jī)器位置的數(shù)目呈倍數(shù)關(guān)系。2布局

7、空間特性和解決方法工廠布局的問(wèn)題，涉及分配不同的部門，設(shè)備，和物理資源在設(shè)施中盡可能 的最優(yōu)化，為了在產(chǎn)品或服務(wù)方面提供更大的效率，實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是在處理上述的 問(wèn)題時(shí)可以從兩個(gè)角度進(jìn)行描述。一方面，許多研究人員描述該問(wèn)題的作為一個(gè) 優(yōu)化的產(chǎn)品流，從原材料階段到最終產(chǎn)品。這是通過(guò)總的材料處理成木最小化。 在這個(gè)意義上解決問(wèn)題，需耍知道部門z間的距離（通常是從他們的重心），部 門與部門之間的旅行的數(shù)口，以及單位成木。另一方面，布局可以被認(rèn)為是一個(gè)設(shè)計(jì)問(wèn)題。從這個(gè)角度來(lái)看，解決這個(gè)問(wèn) 題不僅涉及收集上述的量化信息也包描定性信息，例如，不同的部門是如何從圖 鄰接點(diǎn)有關(guān)。布局空間被定義為映射針對(duì)每個(gè)配置的

8、成木的配置空間的數(shù)學(xué)表達(dá)式。確定 性算法是無(wú)法接近最優(yōu)的解決方案為全球?qū)Ш竭@樣的空間，并隨機(jī)算法通常需耍 良好的質(zhì)量的解決方案。安排的工作裝置的方式，在很大程度上取決于生產(chǎn)的類型。np-hard的問(wèn) 題在多項(xiàng)式時(shí)間是不口j解(kusiakl990) o精確的數(shù)學(xué)解決方案不存在這樣的問(wèn) 題。這樣問(wèn)題的復(fù)雜性與設(shè)備的數(shù)量呈倍數(shù)關(guān)系。比如，一個(gè)靈活的制造系統(tǒng)(fms)組成的n機(jī)器將包括解空間的大小n.理論上是可解的問(wèn)題也通過(guò)測(cè)試所 有的可能性(即，隨機(jī)搜索)，但實(shí)際經(jīng)驗(yàn)表明，不管是人類還是計(jì)算機(jī)解決能 力的方式都超過(guò)安排在fms中的設(shè)備的數(shù)目可能的解決方案是等于排列的n個(gè)元 素的數(shù)口。當(dāng)n很大時(shí)，它

9、是困難的，在合理的吋間內(nèi)產(chǎn)生最佳的解決方案是不 可能的，即使有一個(gè)功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)的支持。以今天的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力 尋找檢查某處總空間尺寸為10的最優(yōu)解決方案是可能的。在大尺寸的問(wèn)題的情 況下使用復(fù)雜的解決方法是必要的，而在研究解決空間要以某種限制自c的方 式，并利用可能已經(jīng)研究的解決方案。3布局搜索算法布局的問(wèn)題可以冇不同的配方，但它通常是抽象為一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。尋求成 本降至最低成本，并滿足一定的放置要求的元件坐標(biāo)和方向的分配。這個(gè)問(wèn)題可 以被看作是一個(gè)推廣的二次分配問(wèn)題，因此屬于np-hard問(wèn)題之類的。因此它準(zhǔn) 確的解決總體布局的問(wèn)題是極不可能的，可以得到的量的時(shí)間范圍內(nèi)的大小的問(wèn) 題

10、中的一個(gè)多項(xiàng)式，導(dǎo)致大問(wèn)題的計(jì)算時(shí)間望而卻步。啟發(fā)式算法通常用來(lái)生成 可以接受的解決方案。將要討論的，一般的算法通常需要一定程度的(隨機(jī)的) 干擾以避免局部最優(yōu)解。在過(guò)去三年已經(jīng)提出了各種模型和解決方法。介紹了在合理的計(jì)算時(shí)間內(nèi)針對(duì)大問(wèn)題用啟發(fā)式技術(shù)尋求接近最優(yōu)的解決 方案，覆蓋幾個(gè)公知的方法，如改善，建筑和混合方法，圖的理論方法。然而， 許多研究人員認(rèn)為區(qū)域研究仍然是很冇趣的，因?yàn)榻裉斓膯?wèn)題通過(guò)新方法和現(xiàn)代 計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算能力的應(yīng)用都解決了。各種的優(yōu)化算法已應(yīng)用于的布局問(wèn)題。 一些方法對(duì)于特定類型的問(wèn)題可能是有效率的，但往往在部件的幾何形狀，允許 程度的口由，制定目標(biāo)函數(shù)受到限制。其他適用

11、于更廣泛的問(wèn)題，望而卻步計(jì)算 時(shí)間長(zhǎng)，但可能需耍解決簡(jiǎn)單的問(wèn)題。布局算法根據(jù)設(shè)計(jì)空間探索使用的搜索策 略可以分為不同的類別。4遺傳算法遺傳算法(gas)可以被定義為基于進(jìn)化的元啟發(fā)式自然生態(tài)系統(tǒng)的過(guò)程。 自成立以來(lái)，已應(yīng)用于許多優(yōu)化問(wèn)題的高度可以接受的結(jié)果。遺傳算法是新的方 法來(lái)解決復(fù)雜的問(wèn)題，如設(shè)施布局的決策。遺傳算法通過(guò)20世紀(jì)60年代在約翰 荷蘭起作用被廣為人知。遺傳算法包含的元素的盲目搜索的解決的方法，定向和 隨機(jī)的搜索，從而得到解決和搜索z間的妥協(xié)的利用率。開(kāi)始在整個(gè)搜索空間的 搜索后，通過(guò)交叉，他們只搜索周圍有前途的解決方案。因此，遺傳算法隨機(jī)的, 但定向搜索定位的全局最優(yōu)解。遺傳

12、算法的起點(diǎn)是在這項(xiàng)工作屮捉出的解決方案(這是隨機(jī)生成的)是一個(gè) 初始種群。工藝丿占的布局和隨機(jī)產(chǎn)生的染色體上圖所示。這-種群經(jīng)歷了許多旨 在改善提供的解決方案的轉(zhuǎn)換。這樣的轉(zhuǎn)換是由在該算法的主循環(huán)屮，有三個(gè)基 本階段：選擇，復(fù)制，和替換，如下面所討論的：每一個(gè)選擇的人口經(jīng)歷的轉(zhuǎn)型 周期，構(gòu)成了一代人的希望，兒代人一定次數(shù)后，人口將發(fā)展對(duì)最佳的解決方案 的問(wèn)題，或者至少是接近最佳的解決方案。選擇階段由采樣的初始種群，從而獲 得一個(gè)新的與相同數(shù)量的人口作為最初的一個(gè)個(gè)人。這個(gè)階段的目的是提高人口 素質(zhì)有利于更充分的一個(gè)特定的問(wèn)題(一個(gè)人的素質(zhì)是衡量通過(guò)計(jì)算其健身，式 (1),這表明一個(gè)好的解決方案是使用)的個(gè)人。5結(jié)論木文提出了一種方法，使用遺傳算法解決設(shè)備布局問(wèn)題。這里介紹的算法在 很短的時(shí)間找到一個(gè)理想的工作站位置具冇重要的理論方而意義，在節(jié)約混凝土 生產(chǎn)系統(tǒng)所需的運(yùn)輸成木財(cái)務(wù)狀況具有現(xiàn)實(shí)意義。建議的的ga方法產(chǎn)生最佳的 機(jī)器布局，最大限度地減少了總材料處理成本。已審查通過(guò)使用三個(gè)基準(zhǔn)