[發明專利]一種大數據支持下產品模塊化設計中的模塊型譜優化設計方法有效
| 申請號: | 201710324742.3 | 申請日: | 2017-05-11 |
| 公開(公告)號: | CN107066757B | 公開(公告)日: | 2021-04-27 |
| 發明(設計)人: | 李聯輝;雷婷;王麗;李茂強;楊斌;張秦瑋 | 申請(專利權)人: | 宿州數據湖信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G06F30/17;G06F111/04;G06F111/06 |
| 代理公司: | 合肥正則元起專利代理事務所(普通合伙) 34160 | 代理人: | 劉勇 |
| 地址: | 234000 安徽省宿州市宿*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據 支持 產品 模塊化 設計 中的 模塊 型譜 優化 方法 | ||
1.一種大數據支持下產品模塊化設計中的模塊型譜優化設計方法,其特征在于,包括如下步驟:
步驟1:定義用戶行為變量;
設某產品模塊有J個參數,構成參數序列{P1,…,Pj,…,PJ};參數Pj的水平取值有Kj個,1≤j≤J,構成參數水平取值序列
設用戶的需求有U項,構成需求序列{Cr1,…,Cru,…,CrU};需求Cru共有Lu個期望值,1≤u≤U,構成需求期望值序列定義用戶行為變量為表示當用戶對需求Cru的期望值為時,將選擇作為產品模塊的參數Pj的水平取值;
步驟2:統計用戶行為數據;
設有I位用戶,構成用戶序列{Sub1,…,Subi,…,SubI};用戶Subi共有Qi次選用行為,1≤i≤I,構成用戶選用行為序列對于用戶Subi的第qi次選用行為創建用戶行為變量矩陣其中元素的賦值為1或0,當本次選用行為中用戶對需求Cru的期望值為時選擇作為產品模塊參數Pj的水平取值時,賦1值,否則賦0值;
步驟3:計算參數水平取值的用戶需求滿足度;
用來表示截至用戶Subi,1≤i≤I,參數水平取值的用戶需求滿足度,的值越大,表示截至用戶Subi,1≤i≤I,參數水平取值滿足用戶需求的程度越高;表示參數水平取值最終的用戶需求滿足度;
計算的方法為:截至用戶Subi,1≤i≤I,選用模塊參數水平取值的累積次數平均值,即這里為截至用戶Subi,1≤i≤I,選用參數水平取值的累計次數,有即:對于參數水平取值當用戶Subi在第qi次選用產品模塊時選用了則累加此次選用行為;
步驟4:以最大化模塊型譜的用戶需求滿足度和最小化生產成本為目標建立模塊型譜優化設計模型;
有M個備選的模塊型譜,構成模塊型譜序列{TypeSpe1,…,TypeSpem,…,TypeSpeM};模塊型譜TypeSpem中包含有Nm個參數水平取值組合方案,1≤m≤M,構成參數組合方案序列參數水平取值組合方案表示為這里
建立的模塊型譜優化設計模型中,決策變量有兩個,為:(1)若模塊型譜TypeSpem中的參數水平取值組合方案選取了參數Pj的水平取值則否則(2)Nm:即模塊型譜中包含的參數組合水平取值方案數;
首先以最大化模塊型譜的用戶需求滿足度為目標,即然后設參數Pj的水平取值為時的生產成本為歸一化后為以最小化生產成本為目標,即
建立的模塊型譜優化設計模型的目標函數為ω1和ω2分別為最大化模塊型譜用戶需求滿足度目標和最小化生產成本目標的權重,ω1+ω2=1且ω1≥0,ω2≥0;
建立的模塊型譜優化設計模型中,約束條件有3個,為:(1)對任一參數水平取值組合方案參數Pj有且僅有一個水平取值被選擇,1≤j≤J,即且(2)最高生產成本的約束,即對任一模塊型譜TypeSpem,1≤m≤M,這里COST為最高總成本;(3)設計結構導致某些參數水平取值組合無效,需根據實際情況列入模塊型譜優化設計模型的約束條件;
步驟5:采用二分法求解模塊型譜優化設計模型;
步驟5.1:初始化;
產品模塊的參數序列為{P1,…,Pj,…,PJ},Pj的參數水平取值序列為存在參數水平取值組合方案共種,初始化令
步驟5.2:令用0-1整數線性規劃法求解模塊型譜優化設計模型;
步驟5.3:若無解,令p=p+1,重復執行步驟5.2,直到有解,執行步驟5.4;否則直接執行步驟5.4;
步驟5.4:令令p=p+1,用0-1整數線性規劃法求解模塊型譜優化設計模型;
步驟5.5:若無解且(Nm)p≥1,執行步驟5.4;若無解且(Nm)p1說明模塊型譜優化設計模型無解,終止運算;否則執行步驟5.6;
步驟5.6:令令p=p+1,用0-1整數線性規劃法求解模塊型譜優化設計模型;
步驟5.7:若有解,重復執行步驟5.6,直到(Nm)p+1=(Nm)p時,得到的(Nm)p即為最優模塊型譜中包含的參數組合水平取值方案數Nm,對應的模塊型譜TypeSpem即為最優模塊型譜;如果無解執行步驟5.4。
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