制造资源的优化方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种制造资源的优化方法、装置、存储介质及电子设备，属于计算机领域。通过订单需求信息分解为多个制造任务，构造染色体：染色体中包括的基因组的数量等于制造任务的数量，染色体中各个基因组包含制造任务序号、原子制造任务序号和原子制造服务序号，利用遗传算法对包含上述染色体结构的个体的初代种群进行迭代处理得到处理多个制造任务的最优解，这样制造企业面向市场进行生产和销售时，结合供应商原料、生成基地产能、仓库仓储和运输工具约束进行制造资源的优化，使其总成本和总时间降到最低，提高制造企业的市场竞争力。争力。争力。

【技术实现步骤摘要】
制造资源的优化方法、装置、存储介质及电子设备


[0001]本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种制造资源的优化方法、装置、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]随着全球化的发展，国际贸易越来越频繁。在企业接收和处理订单需求时，为了获得更高的利润和更好的客户满意度，企业会尽可能降低服务成本和交付时间，然而订单需求的整个上下游链条较长，影响订单需求的成本和时间的因素也较多，如何基于这些因素实现最优的解决方案是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0003]为解决上述的技术问题，本申请提供一种制造资源的优化方法、装置、存储介质及电子设备，解决现有技术中制造资源的优化问题。
[0004]第一方面，本申请提供了一种制造资源的优化方法，包括：
[0005]将订单需求信息分解为I个制造任务；其中，I≥1且I为整数；
[0006]随机生成初代种群；其中，所述初代种群包含多个个体，每个个体的染色体包括I个基因组，每个基因组包含：制造任务序号i、原子制造任务序号j和原子制造服务序号k
ij
；1≤i≤I，且为整数；原子制造任务集合中包含的原子制造任务的数量为A，1≤j≤A且j为整数，所述原子制造任务集合包含的原子制造服务为：采购任务、生产任务、仓储任务和运输任务；原子制造任务序号j的原子制造服务集合的数量为B
ij
；1≤k
ij
≤B
ij
且k
ij
为整数；
[0007]确定适应度函数；其中，所述适应度函数用于约束所述I个制造任务的总成本和总时间达到最小；
[0008]采用遗传算法对所述初代种群进行个体选择和染色体进化的迭代处理；
[0009]在满足预设条件后，停止迭代，获取当前种群中适应度最高的个体；
[0010]根据所述适应度最高的个体的染色体确定所述I个制造任务的最优解决方案。
[0011]在一种可能的设计中，所述适应度函数使用如下公式表示：
[0012]minF＝ω1*C+ω2*T；其中，minF表示评估值，C表示总成本，T表示总时间，ω1+ω2＝1，ω1和ω2分别表示总成本和总时间的权重，总成本包括：物料采购成本、运输成本和仓库存储成本，总时间包括生产响应时间。
[0013]在一种可能的设计中，运输工具为轮船；
[0014]所述物料采购成本的计算公式为：所述仓库存储成本的计算公式为：所述运输成本的计算公式
[0015]其中，I表示制造任务的数量，i表示原子制造任务序号，j表示原子制造服务序号，为决策变量，表示制造任务i的第j个原子制造任务选择对应的原子制造服务集合中的第k个原子制造服务；N
M
为物料采购数量，P
S
为每单位物料或成品的仓储成本，S
S
为物料和成品所需的仓储空间，P
V
为轮船仓位价格，N
V
为轮船数量，T
W
为生产所需等待时间，T
S
为生产所需服务时间，即轮船服务时间。
[0016]在一种可能的设计中，所述染色体的进化包括：
[0017]将种群中的个体进行两两配对；
[0018]对于配对的两个个体，随机选择一个或多个相同位置的原子制造服务序号进行互换得到两个新的个体。
[0019]在一种可能的设计中，所述染色体的变异包括：
[0020]从个体的原子制造服务序号在指定的取值范围内进行随机变化。
[0021]在一种可能的设计中，所述个体选择，包括：
[0022]根据适应度函数计算种群中各个个体的适应度；
[0023]根据适应度将种群中的个体进行降序排列；
[0024]选择排在前M个个体；其中，M为大于1的整数。
[0025]在一种可能的设计中，所述预设条件包括：达到预设的迭代次数或连续多个种群的最大适应度在指定范围内浮动。
[0026]第二方面，本申请提供了一种制造资源的优化装置，包括：
[0027]分解单元，用于将订单需求信息分解为I个制造任务；
[0028]生成单元，用于随机生成初代种群；其中，所述初代种群包含多个个体，每个个体的染色体包括I个基因组，每个基因组包含：制造任务序号i、原子制造任务序号j和原子制造服务序号k
ij
；1≤i≤I，且为整数；原子制造任务集合中包含的原子制造任务的数量为A，1≤j≤A且j为整数，所述原子制造任务集合包含的原子制造服务为：采购任务、生产任务、仓储任务和运输任务；原子制造任务序号j的原子制造服务集合的数量为B
ij
；1≤k
ij
≤B
ij
且k
ij
为整数；
[0029]确定单元，用于确定适应度函数；其中，所述适应度函数用于约束所述I个制造任务的总成本和总时间达到最小；
[0030]迭代单元，用于采用遗传算法对所述初代种群进行个体选择和染色体进化的迭代处理；
[0031]获取单元，用于在满足预设条件后，停止迭代，获取当前种群中适应度最高的个体；
[0032]所述确定单元，还用于根据所述适应度最高的个体的染色体确定所述I个制造任务的最优解决方案。
[0033]在一种可能的设计中，所述适应度函数使用如下公式表示：
[0034]minF＝ω1*C+ω2*T；其中，minF表示评估值，C表示总成本，T表示总时间，ω1+ω2＝1，ω1和ω2分别表示总成本和总时间的权重，总成本包括：物料采购成本、运输成本和仓
库存储成本，总时间包括生产响应时间。
[0035]在一种可能的设计中，运输工具为轮船；
[0036]所述物料采购成本的计算公式为：所述仓库存储成本的计算公式为：所述运输成本的计算公式
[0037]其中，I表示制造任务的数量，i表示原子制造任务序号，j表示原子制造服务序号，为决策变量，表示制造任务i的第j个原子制造任务选择对应的原子制造服务集合中的第k个原子制造服务；N
M
为物料采购数量，P
S
为每单位物料或成品的仓储成本，S
S
为物料和成品所需的仓储空间，P
V
为轮船仓位价格，N
V
为轮船数量，T
W
为生产所需等待时间，T
S
为生产所需服务时间，即轮船服务时间。
[0038]在一种可能的设计中，所述染色体的进化包括：
[0039]将种群中的个体进行两两配对；
[0040]对于配对的两个个体，随机选择一个或多个相同位置的原子制造服务序号进行互换得到两个新的个体。
[0041]在一种可能的设计中，所述染色体的变异包括：
[0042]从个体的原子制造服务序号在指定的取值范围内进行随机变化。
[0043]在一种可能的设计中，所述个体选择，包括：
[0044]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种制造资源的优化方法，其特征在于，所述方法包括：将订单需求信息分解为I个制造任务；其中，I≥1且I为整数；随机生成初代种群；其中，所述初代种群包含多个个体，每个个体的染色体包括I个基因组，每个基因组包含：制造任务序号i、原子制造任务序号j和原子制造服务序号k
ij
；1≤i≤I，且为整数；原子制造任务集合中包含的原子制造任务的数量为A，1≤j≤A且j为整数，所述原子制造任务集合包含的原子制造服务为：采购任务、生产任务、仓储任务和运输任务；原子制造任务序号j的原子制造服务集合的数量为B
ij
；1≤k
ij
≤B
ij
且k
ij
为整数；确定适应度函数；其中，所述适应度函数用于约束所述I个制造任务的总成本和总时间达到最小；采用遗传算法对所述初代种群进行个体选择和染色体进化的迭代处理；在满足预设条件后，停止迭代，获取当前种群中适应度最高的个体；根据所述适应度最高的个体的染色体确定所述I个制造任务的最优解决方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适应度函数使用如下公式表示：minF＝ω1*C+ω2*T；其中，minF表示评估值，C表示总成本，T表示总时间，ω1+ω2＝1，ω1和ω2分别表示总成本和总时间的权重，总成本包括：物料采购成本、运输成本和仓库存储成本，总时间包括生产响应时间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，运输工具为轮船；所述物料采购成本的计算公式为：所述仓库存储成本的计算公式为：所述运输成本的计算公式为其中，I表示制造任务的数量，i表示原子制造任务序号，j表示原子制造服务序号，为决策变量，表示制造任务i的第j个原子制造任务选择对应的原子制造服务集合中的第k个原子制造服务；N
M
为物料采购数量，P
S
为每单位物料或成品的仓储成本，S
S
为物料和成品所需的仓储空间，P
V
为轮船仓位价格，N
V
为轮船数量，T
W
为生产所需等待时间，T
S
为生产所需服务时间，即轮船服务时间。4.根据权利要求1或2或3所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘旭，李爽，罗贺，林浩生，吴萍，王博，陈盈盈，程八一，蔡智明，朱家伟，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：