大型集装箱起重机快速配置设计方法
【专利摘要】本发明公开一种大型集装箱起重机产品快速配置设计方法，该方法包含：建立面向快速设计的大型集装箱起重机产品配置框架；对实例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等进行分析和计算，构建带约束的0-1规划基因进化模型；结合大型集装箱起重机产品配置优化问题规模较大的特点，本发明重新设计了蚁群算法的伪随机比例规则；并针对备选基因实例数量往往较多的问题，提出一种备选基因实例数量减少机制；设计了一种x_Sigmoid函数，并按此函数调整转移概率，加快算法搜索速度；实施捕食策略，加强较优区域的开发，增强搜索能力。综合运用本发明提出的模型和算法能够在较短时间内获得满意的大型集装箱起重机初步设计方案，具有更好的灵活性。
【专利说明】大型集装箱起重机快速配置设计方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及产品配置理论方法研究的【技术领域】，具体涉及一种大型集装箱起重机 快速配置设计方法。
【背景技术】
[0002] 大型集装箱起重机是一种单件小批量生产模式下演化型的系列化、个性化复杂机 械产品，其设计过程具有一定的复杂性。一方面，各个集装箱码头的情况、所装卸的船型、水 深、水文条件等都会导致大型集装箱起重机的多样化。如大型集装箱起重机的前伸距、起升 高度、起重量不同，取决于所装卸的船型；起重机的最大轮压、轮距不同，取决于码头的地质 条件、许用轮压等。实际上各大港口的集装箱起重机都不是标准的，每个集装箱码头对起重 机的都有个性化的需求。因此，每一台新型的集装箱起重机都需要进行机构标准件的选择、 非标准件的设计，从而需要进行模块化和配置设计。
[0003] 另一方面，大型集装箱起重机又是具有多层次产品结构树的演化型系列化机械产 品，新旧产品之间、同一类型的系列产品之间存在不同程度的相似性与演化关系，使得产品 配置设计具有高维的配置空间数据。通过反复验算来确定产品零部件的关键特征参数，是 大型集装箱起重机设计的基本特征。目前主要采用的类比设计、经验设计方法未能科学利 用产品历史设计信息，存在大量的重复劳动和资源的巨大浪费。因此迫切需要开发支持产 品快速配置设计的方法，提高设计的灵活性。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种大型集装箱起重机快速配置设计方法，能够在较短时间内获得满 意的初步设计方案，提高产品配置设计工作的效率和质量，降低设计成本。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供一种大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特点 是，该方法包含：
[0006] 上述建立面向快速设计的大型集装箱起重机产品配置框架包含：
[0007] 对实例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等进行 分析和计算，构建带约束的0-1规划基因进化模型；
[0008] 结合大型集装箱起重机产品配置优化问题规模较大的特点，本发明重新设计了蚁 群算法的伪随机比例规则；并针对备选基因实例数量往往较多的问题，提出一种备选基因 实例数量减少机制；设计了一种x_Sigmoid函数，并按此函数调整转移概率，加快算法搜索 速度；实施捕食策略，加强较优区域的开发，增强搜索能力。
[0009] 上述建立的大型集装箱起重机产品快速配置设计框架包含：
[0010] 改变传统类比设计、经验设计模式，W提高大型集装箱起重机产品设计的效率。
[0011] 首先，构建产品配置基因进化模型，并初始化模型的基本参数。
[0012] 然后基于改进蚁群建立一种产品配置快速设计算法，利用该算法获得初步设计方 案。
[0013] 最后，在初步设计方案基础上，建立大车行走机构非标准件H维模型。根据用户要 求，如大车结构的强度、刚度等进行有关约束条件的校核。如果满足，则该非标准件的设计 成功；如果不满足，则对该非标准件进行变参数、变特征设计，如板厚变薄、高度减小等，并 重新校核，直到满足条件为止，并添加到实例库。
[0014] 上述对实例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等 进行分析和计算，构建带约束的0-1规划基因进化模型包含：
[0015] 利用局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力的公式，进行产品配置方案的 分析和计算，建立W产品配置方案的适应度最大为目标，产品虚拟特征基因的选择、配合、 相关性、成本和权重为约束的0-1规划基因进化模型。
[0016] 上述重新设计了蚁群算法的伪随机比例规则包含：
[0017] 每只妈蚁通过重复地应用式（1)伪随机比例规则建立一个配置设计方案。设计伪 随机比例规则是为了让适应度高且有着大量信息素的基因实例有更多的选择机会。巧，表 示妈蚁1选择基因实例Xu的概率。
[0018]
【权利要求】
1. 一种大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，该方法包含： 建立面向快速设计的大型集装箱起重机产品配置框架； 对实例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等进行分析 和计算，构建带约束的0-1规划基因进化模型； 结合大型集装箱起重机产品配置优化问题规模较大的特点，本发明重新设计了蚁群算 法的伪随机比例规则；并针对备选基因实例数量往往较多的问题，提出一种备选基因实例 数量减少机制；设计了一种x_Sigmoid函数，并按此函数调整转移概率，加快算法搜索速 度；实施捕食策略，加强较优区域的开发，增强搜索能力。
2. 如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，所述建立 大型集装箱起重机产品快速配置设计框架包含： 改变传统类比设计、经验设计模式，以提高大型集装箱起重机产品设计的效率。 首先，构建产品配置基因进化模型，并初始化模型的基本参数。 然后基于改进蚁群建立一种产品配置快速设计算法，利用该算法获得初步设计方案。 最后，在初步设计方案基础上，建立大车行走机构非标准件三维模型。根据用户要求， 如大车结构的强度、刚度等进行有关约束条件的校核。如果满足，则该非标准件的设计成 功；如果不满足，则对该非标准件进行变参数、变特征设计，如板厚变薄、高度减小等，并重 新校核，直到满足条件为止，并添加到实例库。
3. 如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，所述对实 例模板与客户需求的局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力等进行分析和计算，构 建带约束的0-1规划基因进化模型包含： 利用局部相似度、局部绿色特性满足度、配合亲和力的公式，进行产品配置方案的分析 和计算，建立以产品配置方案的适应度最大为目标，产品虚拟特征基因的选择、配合、相关 性、成本和权重为约束的0-1规划基因进化模型。
4. 如权利要求3所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，重新设计 了蚁群算法的伪随机比例规则； 每只蚂蚁通过重复地应用式（1)伪随机比例规则建立一个配置设计方案。设计伪随机 比例规则是为了让适应度高且有着大量信息素的基因实例有更多的选择机会。A表示蚂蚁 1选择基因实例Xu的概率。
其中，心,.,L>为局部相似度是描述实例模板中的基因实例Xi,」与客户需求Ri; k之间的相 似程度。为基因实例Xu上的信息素轨迹强度。0、为两个参数，P反映局部相似度 信息在可选基因实例中的相对重要性，P反映蚂蚁运动过程积累的信息在可选基因实例中 的相对重要性。参数>9。的大小决定了利用先验知识与探索新基因实例之间的相对重要性。 每当一只蚂蚁准备选择基因实例Xu时，算法产生一个随机数OSS。如果^，则根 据先验知识选择最好的基因实例，否则按概率进行选择。
5. 如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，针对备选 基因实例数量往往较多的问题，提出一种备选基因实例数量减少机制。 在大规模产品配置问题中，某些基因位备选基因实例很多，这会降低算法搜索速度。本 发明为减少备选基因实例数量，令第i个基因位（共有n个基因位）的可选基因实例数为 Mi,按如下的备选基因实例数量减少机制将Mi调整为M/。 IfMi)I,Ui+int[(Mi-| )*X] Else,M/ =Mi 其中，int□为向下取整；I为正整数，是可选基因数量阈值； 久为基因实例差额比例，0<久<1。则减少的备选基因实例的比例为：
减少的备选基因实例的比例主要取决于的比例、1^与€的相对大小、1的大小，MiM的比例越高，Mi相对于€越大，X越小，则减少的备选基因实例的比例越高，也即减少 的计算量越大。
6. 如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，设计了一 种x_Sigmoid函数，并按此函数调整转移概率，加快算法搜索速度；
在蚁群算法中，转移概率的选取对算法搜索过程有很大影响。针对大规模产品配置优 化问题，为进一步加快算法搜索速度，本发明对I进行调整。在MATu中，让较小的Tu 降低；较大的Tu尽量不要有较大的变化。这样，较小Tu对应的转移概率被降低，较大Ti;j 对应的转移概率被提高；但几个较大Tu对应转移概率（即对应基因实例的被选中概率） 的相对大小变化不大。这种调整利于加快算法搜索速度，同时也利于避免算法陷入局部极 值。 x_Sigmoid函数的设计：当Ti;j较小时，Cf/卩,?应较小；当Ti;j较大时，Z7Iy.应基 本保持不变。 而Sigmoid函数向右平移Xi>O后，当自变量小于X1时，应变量较小；当自变量大于 义1时，应变量相对较大，且自变量越大，应变量越接近于1。S卩，Sigmoid函数右移X1后，与 L一致。 因此，先将线性折算到[0, 2xJ区间内的，然后让TIhT/D.按Sigmoid函数变化。 首先进行折算，令Tniax=maxTIpTniin=minTu，将Hin的中点（1^+1^)/2折算到Hl丨丨T..析管士 .
本发明将此函数称为x_Sigmoid函数。 转移概率调整策略：对于任意Ti^1CTi，j2，由于Ti^1,1\」2,Tmax，Tmin，Xl> 0,则按式（3) 折算后，有O< Sigmoid函数为单调递增函数，则Sigmoid函数向右平移X1后的函数式（4)也是单调
由定理1可得，若Tu按式（3)、（5)映射为cr，并重新计算转移概率，则原转移概率 相对小的会更小，原转移概率相对大的会更大。 为形象描述，若Xl= 5,则cr随Tu的变化情况为当Tu较小时，很小；Tu较大 时，Kry7L.变化不大，接近于1。 若％=10，1\」=2.6604,0.6472，1.6992，1.3608,2.4956,2.1339，1.2781，0.0518,2. 2999, 1.2452,Cr7Aj随Py的变化情况为，转移概率原来较小的，现在更小了；转移概率 原来较大的，现在增大了，且增大的倍数差不多，即它们的相对大小变化不大。也即，转移概 率原来较小的，近似指数减小，转移概率原来较大的，近似线性增大。
7.如权利要求1所述的大型集装箱起重机快速配置设计方法，其特征在于，实施捕食 策略，加强较优区域的开发，增强搜索能力。 每一代结束后，将搜索结果最好的前X个蚂蚁作为逃逸蚂蚁，再让n个捕食蚂蚁去追 捕。对捕食蚂蚁，临时更新各基因实例信息素，如式（6)所示。 气气 (6)
表示第1只蚂蚁选择基因实例Xu后留下的信息素量，相 似度越高，信息素释放的就越多，对蚂蚁就能有吸引力；A\.,表示本次循环中基因实例xi;j 的信息素增量；
，其中Q' >Q，这种信息素临 时更新，只适用于本代捕食蚂蚁，不适用于后代搜索。目的是在逃逸蚂蚁邻域内加强搜索， 加快算法搜索速度。
【文档编号】G06F17/50GK104504177SQ201410729172
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月4日 优先权日:2014年12月4日
【发明者】许波桅, 杨勇生, 李军军 申请人:上海海事大学