[發明專利]基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法有效
| 申請號: | 201810716087.0 | 申請日: | 2018-06-29 |
| 公開(公告)號: | CN108960508B | 公開(公告)日: | 2020-09-08 |
| 發明(設計)人: | 計效園;張明珠;周建新;殷亞軍;沈旭;顏秋余;吳桐 | 申請(專利權)人: | 華中科技大學 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/00 |
| 代理公司: | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人: | 孔娜;曹葆青 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 量子 蝙蝠 算法 鑄造 造型 熔煉 批量 計劃 獲取 方法 | ||
1.一種基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于,該方法包括以下步驟:
(1)采集鑄造造型及熔煉批量計劃鑄件的基本信息,并基于所述基本信息構建造型及熔煉批量計劃鑄件優先級模型,以得到各個鑄件優先級值;
(2)以鑄件優先級值為權重值,基于模具約束、砂箱約束及熔煉約束構建以加權熔煉重量為目標函數的造型及熔煉批量計劃模型;
(3)采用啟發式策略對所述造型及熔煉批量計劃模型進行簡化處理,以將所述造型及熔煉批量模型轉化為多約束0-1背包問題;
(4)采用量子蝙蝠算法求解所述多約束0-1背包問題以得到優化解,即造型及熔煉批量計劃優化解。
2.如權利要求1所述的基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于:所述基本信息包括鑄件材質種類、鑄件編號、鑄件毛重、鑄件交貨期、客戶信譽等級、熔煉爐容量及每天熔煉爐熔次數;所述造型及熔煉批量計劃鑄件優先級模型是基于所述客戶信譽等級和鑄件交貨期構建的。
3.如權利要求2所述的基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于:所述造型及熔煉批量計劃鑄件優先級模型的數學表達式為:
Pi=Pix·w1+Pid·w2 (1)
式中,i為鑄件編號;Pi為i鑄件的優先級值;Pix為i鑄件的客戶信譽等級優先級值;Pid為i鑄件的交貨期優先級值;w1和w2分別是客戶信譽等級和鑄件交貨期的權重值,且兩者加和為1。
4.如權利要求3所述的基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于:客戶信譽等級優先級值Pix采用以下步驟獲得:首先,通過模糊評價理論,以區間[0,1]連續分布實數作為論域,并結合打分給出客戶信譽等級的隸屬函數,由此量化客戶信譽等級;接著,采用重心法將模糊區間去模糊,使得客戶信譽等級在所述造型及熔煉批量計劃鑄件優先級模型中定量使用。
5.如權利要求3所述的基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于:交貨期優先級值Pid采用以下公式計算:
式中,di為鑄件i距離交貨期的天數,max(d)為當前所需計劃鑄件中距離交貨期天數最大的值,min(d)為當前所需計劃鑄件中距離交貨期天數最小的值。
6.如權利要求1-5任一項所述的基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于:所述造型及熔煉批量計劃模型的目標函數的表達式為:
式中,L為一天總爐次數;l為一天中的某一爐次;N為鑄件編號總數,mi為鑄件i的毛重;Xil為鑄件i在第l爐次生產數量;Pi為i鑄件的優先級值。
7.如權利要求1-5任一項所述的基于量子蝙蝠算法的鑄造造型及熔煉批量計劃獲取方法,其特征在于:簡化后的造型及熔煉批量計劃模型的目標函數及約束條件的數學表達式分別為:
Xi∈{0,1},i=1...N
式中,Pi為鑄件i的優先級值;mi為鑄件i的毛重;Xi為二元決策變量;cap為熔煉爐容量;W為砂箱種類總數;w為某一砂箱種類編號;aiw為鑄件造型i所需砂箱w種類的數量;Cw為w種類砂箱可用數量。
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