一种石膏砌块成型生产时序的优化方法
【专利摘要】本发明公开了一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，是基于改进型的粒子群算法对石膏生产过程中各工序时间参数的设定进行优化，以实现生产效率最大化的目标，本发明给出了一种基于双适应值的标准型粒子群算法，针对石膏砌块生产时序优化问题是一个多变量、多耦合、多约束的极值问题，以系统生产效率最大化为优化目标，从相互耦合、约束的时间参数范围中确定出了各个工序时间的全局最优值，以及系统生产时间的最小值，实现了石膏砌块成型线各工序时间参数的自动优化匹配，有效解决了现有石膏砌块生产系统生产效率低下、故障率较高的问题。
【专利说明】一种石膏砌块成型生产时序的优化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及石膏砌块生产时序优化领域，特别是一种基于双适应值的标准粒子群优化的方法。
【背景技术】
[0002]石膏砌块作为公认的绿色节能型材料，以优良的性能被广泛应用于建筑装潢等领域，同时快速发展的经济对新型石膏节能建筑材料的需求也越来越旺盛。但在石膏砌块实际生产过程中，由于各种外界生产条件的变化，生产过程会受到较大的扰动，而系统在受到扰动的情况下无法自动地调节各工序的时间参数，进而造成了系统故障率较高、效率低下等问题。
【发明内容】
[0003]本发明的目的就是提供一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，它利用双适应值的标准粒子群优化算法对石膏砌块生产时序进行优化控制，实现了系统时序参数的自动优化匹配，提高了生产效率，降低了系统的故障率。 [0004]本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，具体步骤如下:1)确定优化目标及约束条件:以生产效率最大化为目标函数，即以各工序时间参数之和最小为目标函数，根据对生产工艺需求以及历史生产数据的分析，确定约束条件；2)初始化粒子群算法运行参数:设定粒子群规模m、初始惯性权值ω_、最终惯性权重《min、学习因子(^与^、最大迭代次数maxgen、最小违约常数ε以及不可行解的比例水平P的值，并设置一个计数器count = O,且初始化当前迭代次数k = I ;3)随机初始
化粒子群的初始速度和位置，定义初始化粒子的位置为:{不}^，定义初始速度为:，其中i表示第i个粒子；4)根据粒子的初始速度与位置，计算其双适应值，并根据粒子优劣的比较准则确定初始个体最优位置Pi和初始群体最优位置Pg ；5)更新迭代次数k与惯性权重ω，当前迭代次数与计数器分别加I，即:k = k+1, count = count+1,并根据公式ω =ω max_( c0Diax-QmiJk/maxgen更新惯性权重ω ；6)更新粒子的位置X与速度V,并计算相应的双适应值；7)根据比较准则对粒子进行比较；8)更新粒子的个体最优位置Pi和群体最优位置Pg，如果当前第i个粒子的适应值优于之前个体最优值Pi的适应值，则设定第i个粒子为个体最优值，并更新其适应值；如果当前粒子群的群最优的适应值优于之前的群最优值Pg的适应值，则将该粒子设定为群最优值，并更新其适应值；9)更新最小违约限定值ε，如果count = 10,则使count = O,计算群体中不可行解的比例，并根据公式(I)更新最小违
1.2ε,当不可行解所占比例小于P时约限定值ε，?τ=<0.8s,当不可行解所占比例大于P时(I)ε, 当不可行解所占比例等于P时
[0005]10)判定结束条件，如果有k≥maxgen,则满足算法终止条件,执行步骤11);否则直接跳转至步骤5) ；11)输出群最优位置Pg及其最优适应值gbest，算法运行结束。
[0006]进一步，步骤4)中①定义个体最优位置，定义= [XiYL为粒子的初始个体最
优位置；②定义群体最优位置，将个体最优位置带入到公式(3)中，计算得到其双适应值，然后根据粒子群的优劣比较准则确定出群最优位置的初始值Pg ；
【权利要求】
1.一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，其特征在于，具体步骤如下: I)确定优化目标及约束条件:以生产效率最大化为目标函数，即以各工序时间参数之和最小为目标函数，根据对生产工艺需求以及历史生产数据的分析，确定约束条件；2)初始化粒子群算法运行参数:设定粒子群规模m、初始惯性权值ω_、最终惯性权重Comin、学习因子(^与(32、最大迭代次数maxgen、最小违约常数ε以及不可行解的比例水平P的值，并设置一个计数器count = 0，且初始化当前迭代次数k = I ； 3)随机初始化粒子群的初始速度和位置，定义初始化粒子的位置为:彳岑}=，定义初始速度为:，其中i表示第i个粒子； 4)根据粒子的初始速度与位置，计算其双适应值，并根据粒子优劣的比较准则确定初始个体最优位置Pi和初始群体最优位置Pg ; 5)更新迭代次数k与惯性权重ω，当前迭代次数与计数器分别加1，即:k= k+l，count=count+1,并根据公式 ω = comax-(comax-comin)k/rnaxgen 更新惯性权重 ω ； 6)更新粒子的位置X与速度V，并计算相应的双适应值； 7)根据比较准则对粒子进行比较； 8)更新粒子的个体最优位置Pi和群体最优位置Pg，如果当前第i个粒子的适应值优于之前个体最优值Pi的适应值，则设定第i个粒子为个体最优值，并更新其适应值；如果当前粒子群的群最优的适应值优于之前的群最优值Pg的适应值，则将该粒子设定为群最优值，并更新其适应值； 9)更新最小违约限定值ε，如果count= 10,则使count = O,计算群体中不可行解的比例，并根据公式(I)更新最小违约限定值ε，
2.根据权利要求1所述的石膏砌块成型生产时序的优化方法，其特征在于，步骤4)中 ①定义个体最优位置，定义代￡为粒子的初始个体最优位置； ②定义群体最优位置，将个体最优位置带入到公式(3)中，计算得到其双适应值，然后根据粒子群的优劣比较准则确定出群最优位置的初始值Pg ；
3.根据权利要求2所述的石膏砌块成型生产时序的优化方法，其特征在于，粒子群的优劣比较准则为: 给定一个常数ε > O ①当两个粒子i和j都可行时，比较它们之间的适应值fitness(i)和fitness(j),适应值小的个体为优； ②当两个粒子i和j都不可行时，比较voilation(i)和voilation (j), voilation值小的个体为优； ③当i粒子可行而j粒子不可行时，如果voilation(j) < ε，则比较它们的适应值fitness (i)和fitness (j),适应值小的个体为优；否则，i粒子为优。
4.根据权利要求1所述的一种石膏砌块成型生产时序的优化方法，其特征在于，步骤6)的具体步骤如下: 将粒子群的位置及速度值分别带入公式(4)，更新粒子的位置X与速度V，
【文档编号】G06N3/00GK103971016SQ201410218716
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年5月22日 优先权日:2014年5月22日
【发明者】林景栋, 林湛丁, 林秋阳, 郑治迦, 王珺珩, 邱欣, 谢杨, 徐春慧, 徐大发 申请人:重庆大学