布局规划方法技术

本申请实施例提供一种布局规划方法

【技术实现步骤摘要】
布局规划方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及工业生产
，尤其涉及一种布局规划方法
、
装置
、
电子设备及计算机存储介质
。

技术介绍

[0002]布局规划，主要是指对将要部署于目标空间中的多个目标区域的具体布局位置进行规划
。
以工厂为例，工厂厂房中通常需要部署多种不同的工艺区域，或者，多种不同的设备区域
。
工厂布局规则，是对将要部署于该工厂厂房内部的多个工艺区域或设备区域的具体位置进行规划，以降低不同工艺区域或设备区域之间物料搬运的物流量
。
[0003]现有技术中，通常是由设计师根据自身经验进行规划布局的
。
但是，由于目标区域的数量通常较多，并且，不同的目标区域之间可能存在一定的位置约束，因此，上述依靠人工实施的布局规划方式，效率较低且得到的结果通常不够理想
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例所解决的技术问题之一在于提供一种布局规划方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，用以确定布局方案，在提升布局规划效率的同时，提高布局方案的合理性
。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种布局规划方法，所述方法包括：
[0006]获取待布局的各目标区域的初始位置信息
、
布局属性信息以及各目标区域之间的位置约束信息；所述布局属性信息包括各目标区域的旋转信息和
/r/>或候选尺寸信息；
[0007]对所述各目标区域的初始位置信息和布局属性信息进行编码操作，得到包含多个个体的初始种群；其中，一个个体对应一种布局方案；
[0008]计算所述初始种群中各个体的适应度；其中，个体的适应度表征个体对应的布局方案对所述位置约束信息的违反程度；
[0009]基于所述初始种群以及所述初始种群中各个体的适应度，采用遗传算法得到目标个体；并根据所述目标个体得到目标布局方案
。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种布局规划装置，包括：
[0011]信息获取模块，用于获取待布局的各目标区域的初始位置信息
、
布局属性信息以及各目标区域之间的位置约束信息；所述布局属性信息包括各目标区域的旋转信息和
/
或候选尺寸信息；
[0012]编码模块，用于对所述各目标区域的初始位置信息和布局属性信息进行编码操作，得到包含多个个体的初始种群；其中，一个个体对应一种布局方案；
[0013]计算模块，用于计算所述初始种群中各个体的适应度；其中，个体的适应度表征个体对应的布局方案对所述位置约束信息的违反程度；
[0014]方案得到模块，用于基于所述初始种群以及所述初始种群中各个体的适应度，采用遗传算法得到目标个体；并根据所述目标个体得到目标布局方案
。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器
、
通信接口
、
存储器和通信总线，所述处理器
、
所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；所述存储器用于存放计算机程序，所述处理器用于执行存储器上所存放的程序时，实现如第一方面所述的布局规划方法
。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第一方面的任意一个实施例中所述的布局规划方法
。
[0017]本申请实施例提供一种布局规划方法
、
装置
、
电子设备及计算机存储介质
。
本申请实施例，通过对各目标区域的布局属性信息进行编码，将布局方案转化成为种群中的个体；通过计算布局方案对位置约束的违反程度，得到了个体的适应度；从而将布局规划问题，转换为可通过遗传算法求解的优化搜索问题，以得到目标布局方案
。
因此，本申请实施例，可以在提升布局规划效率的同时，提高布局方案的合理性
。
[0018]另外，本申请实施例，在构建初始种群中的个体以采用遗传算法搜索目标布局方案时，不仅考虑到了各目标区域的位置变化，还考虑了各目标区域在布局过程中可能存在的姿态旋转和
/
或尺寸变化等布局属性信息；另外，在生成个体评价指标
(
适应度
)
时，还考虑了各目标区域之间存在的位置约束情况
。
因此，通过本申请实施例提供的布局规划方案，可以得到更为合理的布局方案
。
附图说明
[0019]下文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请实施例的一些具体实施例
。
附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分
。
本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比值绘制的
。
附图中：
[0020]图1为本申请实施例提供的一种布局规划方法的流程示意图；
[0021]图2为本申请实施例中的位置约束示意图；
[0022]图3为本申请实施例提供的个体的结构示意图；
[0023]图4为申请实施例提供的布局规划过程的步骤示意图；
[0024]图5为本申请实施例提供的一种布局规划装置的结构示意图
。
[0025]附图标记列表：
[0026]101
：获取待布局的各目标区域的初始位置信息
、
布局属性信息以及各目标区域之间的位置约束信息；其中，布局属性信息包括目标区域的旋转信息和
/
或候选尺寸信息；
[0027]102
：对各目标区域的初始位置信息和布局属性信息进行编码操作，得到包含多个个体的初始种群；其中，一个个体对应一种布局方案；
[0028]103
：计算初始种群中各个体的适应度；其中，个体的适应度表征个体对应的布局方案对位置约束信息的违反程度；
[0029]104
：基于初始种群以及初始种群中各个体的适应度，采用遗传算法得到目标个体；并根据目标个体得到目标布局方案；
[0030]A1、A2、A3
：目标区域；
[0031]T
：个体；
[0032]401
：获取初始布局规划信息；
[0033]402
：对初始布局规则信息中包含的目标区域的初始位置信息和布局属性信息进行编码操作，得到初始种群的个体
T
；
[0034]403
：为初始布局规则信息中包含的各目标区域之间的位置约束信息确定权重值，并且，设定各个体的适应度计算公式；
[0035]404
：定义遗传算法的超参数；
[0036]405
：定义遗传算法的参数；
[0037]406
：采用遗传算法求解，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种布局规划方法，其中，所述方法包括：获取待布局的各目标区域的初始位置信息
、
布局属性信息以及各目标区域之间的位置约束信息；所述布局属性信息包括各目标区域的旋转信息和
/
或候选尺寸信息；对所述各目标区域的初始位置信息和布局属性信息进行编码操作，得到包含多个个体的初始种群；其中，一个个体对应一种布局方案；计算所述初始种群中各个体的适应度；其中，个体的适应度表征个体对应的布局方案对所述位置约束信息的违反程度；基于所述初始种群以及所述初始种群中各个体的适应度，采用遗传算法得到目标个体；并根据所述目标个体得到目标布局方案
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，当所述目标区域的布局属性信息包括旋转信息以及候选尺寸信息时，所述个体中包含位置序列
、
旋转序列以及候选尺寸序列；所述对所述目标区域的初始位置信息和布局属性信息进行编码操作，得到包含多个个体的初始种群，包括：分别对所述目标区域的初始位置信息
、
旋转信息以及候选尺寸信息进行编码操作，得到初始种群中个体的位置序列
、
旋转序列以及候选尺寸序列；融合所述位置序列
、
旋转序列以及候选尺寸序列，得到初始种群中的个体
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算所述初始种群中各个体的适应度，包括：针对所述初始种群中的每个个体，计算个体对应的布局方案的物流总量，并基于所述物流总量，得到第一适应度；确定个体对应的布局方案所违反的位置约束信息的违反总数量，并基于所述违反总数量，得到第二适应度；融合所述第一适应度和所述第二适应度，得到个体的适应度
。4.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其中，所述目标区域的初始位置信息表征按照预设摆放原则进行区域摆放时，各目标区域之间的摆放先后顺序
。5.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其中，所述各目标区域之间的位置约束信息表征各目标区域之间满足的位置约束，所述位置约束包括如下至少一种：相邻约束
、
互斥约束
、
边缘约束
、
越界约束
。6.
根据权利要求1‑3任一项所述的方法，其中，所述根据所述目标个体得到目标布局方案，包括：根据所述目标个体对应的布局方案以及所述目标个体的适应度，更新目标区域的布局属...

【专利技术属性】
技术研发人员：竹益，浦岱辰，罗文，
申请(专利权)人：西门子中国有限公司，
类型：发明
国别省市：