基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法技术

本发明专利技术公开了基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，涉及船舶与海洋工程领域。本发明专利技术根据船舶舱室建造过程中的特征，分析了舱室的几何约束、顺序约束、装配换向次数、工具更换次数、稳定连接关系、基准件的选取6个约束条件下对装配计划的影响，设计适应度函数，建立数学模型。遗传算法最终会收敛到唯一的最优解的情况，不能保持解的多样性，不适用于舱室装配序列的规划。本发明专利技术对遗传算法进行改进，可规划出多个独特最优解，在工厂开始生产时提供多个选择，不仅可以更好利用制造资源，而且可以通过减少装配时间，提高装配效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法


[0001]本专利技术涉及船舶与海洋工程领域，具体涉及基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法。

技术介绍

[0002]船舶工业是水上运输、海洋开发及国防建设提供装备的综合性产业，是先进装备制造业的重要组成部分。船舶的建造工程是一项工艺复杂的生产活动，每个工位需要多个专业的技术人员共同进行作业，同时也需要各类生产工具及工装设施的辅助来进行各工序的作业任务。因此，如何合理规划建造工序，使舱室模块建造各工艺阶段之间、不同工序之间，在时间和空间上达到最佳匹配，确保人力、物力、场地资源得到充分利用，是船舶建造领域研究的重点。
[0003]在船舶建造过程中，舱室是船舶的重要组成部分。目前，船舶舱室单元模块化制造工艺在国内尚无规模化应用，对其装配作业规划的研究尚属空白，对预制舱室施工工艺而言，可归纳为装配序列规划问题(Assembly Sequence Planning，ASP)，即解决装配任务的排序问题，要在满足加工优先约束或者交货期要求的前提下，寻找最优的工艺顺序。在船舶舱室建造过程中，产品零部件数量众多，装配序列的数量将会出现“组合爆炸”，从而变为一个复杂的NP
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hard问题。国内外许多学者采用多种算法对装配序列进行优化研究。但遗传算法，蚁群算法，粒子群算法等多种搜索算法进行优化时，面对复杂装配问题，极易陷入局部最优，并且整个种群最终会收敛到唯一的最优解，不能保持解的多样性。在舱室实际装配工程中，虽然已考虑到多种约束条件的影响，但也可能会遇到其它实际施工限制的情况需要重新调整装配序列，所以唯一的最优装配序列，并不适用于舱室装配序列的规划。
[0004]传统的遗传算法在求解多约束多优化目标的船舶舱室装配序列规划问题时，往往会陷入局部最优。这是因为船舶舱室零部件多、约束条件多、装配更加复杂、解的搜索空间更大。当传统遗传算法优化迭代到一定最优值时，自身的适应度值已经很高，适应度值更好的个体在搜索空间中的分布较少，难以进行搜索。而种群进化过程中，种群趋于一致，种群多样性降低，很难突变出当前局部最优的情况。
[0005]因此现有技术需要一种在解决复杂的多约束多优化目标的船舶舱室装配序列规划问题时不陷入局部最优的方法，来解决传统遗传算法在舱室装配序列规划时陷入局部最优的情况。并且需要一种可求解出多个独特最优解的优化算法来提供多个最优装配序列供装配时进行选择。

技术实现思路

[0006]专利技术目的：本专利技术提供了基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，该方法可以有效的解决船舶舱室装配序列规划的问题。为后续模块化舱室装配提供一种新的思路。
[0007]技术方案：为了解决上述问题，本专利技术提出了基于多个最优解改进遗传算法的船
舱装配序列规划方法。包括如下步骤：
[0008]S1：设定初始种群大小、交叉概率、基因组变异概率，通过随机数生成初代种群，生成的种群作为父代种群。
[0009]S2：根据装配体干涉矩阵，分析装配换向次数，装配工具更换次数，装配体连接关系，基准件的选取，装配体的几何约束，装配体的顺序约束对装配体的影响，设计出适应度函数计算公式，根据适应度计算公式分别计算种群个体的适应度函数值。
[0010]S3：保留每一代种群中适应度最高的装配序列到Best列表中，用于建立多个独特的最优解。
[0011]S4：选择染色体，根据交叉概率，对其进行交叉，产生新的染色体。根据变异概率，对新的染色体进行变异操作，产生新的染色体。
[0012]S5：根据多代适应度函数值的变化情况，判断是否符合优化准则，若连续多代适应度值保持一致，则根据优化准则进行优化，扩大搜索空间，避免局部最优。
[0013]S6：根据迭代结束收敛的最高适应度函数值，去掉Best列表中低于最高适应度函数值的序列，只保留等于最高适应度函数值的序列。输出多个独特的最优解。
[0014]进一步的，步骤S1具体包括：设定种群大小为200，交叉概率为0.8，变异概率为0.3。设产品中零件的数量为N个，舱室的装配序列为L。根据种群大小，通过随机数来生成满足种群规模的装配序列L。生成的初代种群作为父代，进行下一步的操作。
[0015]进一步的，步骤S2具体包括：装配体的干涉矩阵为：假设舱室的零部件只在三维空间的6个方向上水平运动，方向为空间笛卡尔坐标系的六个坐标轴方向。引入变量C(p,q)与T(p,q)分别表示两个任意零部件在空间6个方向上(x,y,z,
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x,
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y,
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z)上相互之间的接触与运动干涉关系。两个变量的定义式如下所示：
[0016]C(p,q)＝(C1,C2,C3,C4,C5,C6)，Ci＝{0,1}
[0017]T(p,q)＝(T1,T2,T3,T4,T5,T6)，Ti＝{0,1}
[0018][0019][0020]其中，Ci表示在第i方向上两零部件间的接触关系，n表示方向数。在公式(1)中，如果Ci＝1，表明零件q与p在p的i方向上有接触关系。否则，如果Ci＝0，则代表两零部件在该方向上不存在接触，运动接触关系如下文表1
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3所示。在公式(2)中，Ti表示一个零部件相对于另一个零部件在i方向上运动时的干涉关系。如果Ti＝1，表示零部件q在i方向上相对于p运动时，不受p的干涉。反之，如果Ti＝0，则表明，当q在该方向上运动完成装配操作时，会受到p的阻碍，运动干涉关系如下文表1
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4所示。装配信息可用于冲突检查，从装配体的三维模型中获取。装配体所含的所有零部件间的接触及运动干涉关系可以表示为矩阵形式。
[0021]进一步的，舱室的装配换向次数，装配工具更换次数，装配体连接关系，基准件的选取，装配体的几何约束，装配体的顺序约束可从装配体的干涉矩阵分析得出。并进一步设计适应度函数值公式进行计算。适应度函数为公式(3)
[0022][0023]F1为装配序列的换向次数、F2为装配工具的改变次数、F3为装配序列的连接稳定关系、ω1,ω2,ω3,α为权重系数，ω1+ω2+ω3＝1，ω1＝0.2,ω2＝0.2,ω3＝0.6、，α＝8.0、P为惩罚系数，P＝2。当装配序列满足各约束条件时，取(1)式，当装配体满足约束条件并基准件在首位时取(2)式，当不满足几何约束时取(3)式，当不满足顺序约束时取(4)式。Fitness(L)为装配序列的适应度函值。
[0024]F3的计算公式为(4)与公式(5)，S
p,i,j
表示零件P
i
与P
j
的连接关系。
[0025][0026][0027]其中，装配体的连接关系可由公式(4)与公式(5)可知，其反映出装配体的稳定性，在一装配序列中，若相邻装配模块不存在接触关系，则S
p,i,j
＝0，若装配模块P
i
与P
j
存在接触连接关系时S...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，其特征在于，具体包括：S1，设定初始种群大小、交叉概率、基因组变异概率，通过随机数生成初代种群，生成的种群作为父代种群；S2，根据装配体干涉矩阵，分析装配换向次数，装配工具更换次数，装配体连接关系，基准件的选取，装配体的几何约束，装配体的顺序约束对装配体的影响，设计出适应度函数计算公式，根据适应度计算公式分别计算种群个体的适应度函数值；S3，保留每一代种群中适应度最高的装配序列到Best列表中，用于建立多个独特的最优解；S4，选择染色体，根据交叉概率，对其进行交叉，产生新的染色体。根据变异概率，对新的染色体进行变异操作，产生新的染色体；S5，根据多代适应度函数值的变化情况，判断是否符合优化准则，若连续多代适应度值保持一致，则根据优化准则进行优化，扩大搜索空间，避免局部最优；S6，根据迭代结束收敛的最高适应度函数值，去掉Best列表中低于最高适应度函数值的序列，只保留等于最高适应度函数值的序列，输出多个独特的最优解。2.根据权利要求1所述的基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，其特征在于，所述步骤S1中：设定种群大小为200，交叉概率为0.8，变异概率为0.3，根据随机数生成初代种群。3.根据权利要求1所述的基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，其特征在于，所述步骤S2中，装配体的干涉矩阵为：假设舱室的零部件只在三维空间的6个方向上水平运动，方向为空间笛卡尔坐标系的六个坐标轴方向；引入变量C(p,q)与T(p,q)分别表示两个任意零部件在空间6个方向上(x,y,z,
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x,
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y,
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z)上相互之间的接触与运动干涉关系，两个变量的定义式如下所示：C(p,q)＝(C1,C2,C3,C4,C5,C6)，Ci＝{0,1}T(p,q)＝(T1,T2,T3,T4,T5,T6)，Ti＝{0,1}T(p,q)＝(T1,T2,T3,T4,T5,T6)，Ti＝{0,1}其中，Ci表示在第i方向上两零部件间的接触关系，n表示方向数；Ti表示一个零部件相对于另一个零部件在i方向上运动时的干涉关系。4.根据权利要求3所述的基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，其特征在于，在公式(1)中，如果Ci＝1，表明零件q与p在p的i方向上有接触关系；否则，如果Ci＝0，则代表两零部件在该方向上不存在接触；在公式(2)中，如果Ti＝1，表示零部件q在i方向上相对于p运动时，不受p的干涉；反之，如果Ti＝0，则表明，当q在该方向上运动完成装配
操作时，会受到p的阻碍；装配信息可用于冲突检查，从装配体的三维模型中获取，装配体所含的所有零部件间的接触及运动干涉关系可以表示为矩阵形式。5.根据权利要求1所述的基于多个最优解改进遗传算法的船舱装配序列规划方法，其特征在于，所述步骤S2中，舱室的装配换向次数，装配工具更换次数，装配体连接关系，基准件的选取，装配体的几何约束，装配体的顺序约束可从装配体的干涉矩阵分析得出，并进一步设计适应度函数值公式进行计算，适应度函数为公式(3)F1为装配序列的换向次数、F2为装配工具的改变次数、F3...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘昆，万鑫，邱伟健，俞同强，王加夏，路越，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：