[發明專利]一種基于集束搜索進化算法的產品族設計優化方法

在審

• 申請號: 202110831085.8
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN113705081A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 雒興剛;儲嘉徽;張忠良;阮淵鵬
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/00;G06Q10/04
• 代理公司: 浙江永鼎律師事務所 33233
• 代理人: 陸永強

本文發明一種基于集束搜索進化算法的產品族設計優化方法，包括以下步驟：步驟1：個體的結構及編碼；步驟2：種群初始化；步驟3：計算適應值函數；步驟4：選擇操作；步驟5：個體交叉操作；步驟6：個體自適應變異操作；步驟7：終止規則。采用真實實驗和仿真案例進行實驗，實驗結果表明，按照本文提出的方法比傳統的遺傳算法具有更好的效果，可幫助企業快速獲得產品族設計的優化解決方案，為企業開發系列新產品擴大市場份額、減少開發成本、提高企業利潤起到重要作用。

技術領域

本發明涉及信息技術及自動化技術領域，具體涉及一種基于集束搜索進化算法的產品族設計優化方法。

背景技術

產品族技術是產品集成設計過程中一種有效解決產品多樣化的方法和實現大規模定制的途徑，它通過模塊化技術和產品平臺提高設計的重用性和效率，方便系列產品的管理，并大幅度縮短產品的設計和生產周期。目前，產品族技術在飛機、汽車、電子產品和軟件等行業都有廣泛的應用。

產品族設計優化問題是指在產品模塊建立和模塊接口已經確定的前提下，產品族中的產品如何選擇最優的模塊基本元素以符合產品功能需求，其本質是一類最優化問題和決策問題。產品族設計優化方面的研究一直是產品族研究的熱點問題之一。然而，產品族設計優化的數學模型比較復雜，很多實際問題都存在組合爆炸的問題，很難在工程允許的時間內得到全局最優解。因此，目前主要采用啟發式方法或亞啟發式方法，在滿足給定資源和約束的條件下，由算法自動從可行的產品族設計方案中優選出滿意的方案。其中，應用最為廣泛和成功的算法是遺傳算法，然而產品族設計優化的遺傳算法往往存在收斂慢和容易陷入局部最優解的缺陷。

基于此，針對現有技術的缺陷，實有必要提出一種技術方案以解決現有技術存在的技術問題。

發明內容

針對現有技術存在的不足，本發明提供一種基于集束搜索進化算法的產品族設計優化方法，通過算法提高了求解效率，能在較短時間內獲得較高質量的產品族設計優化解決方案。

為了解決現有技術存在的技術問題，本發明的技術方案是：

一種基于集束搜索進化算法的產品族設計優化方法，包括如下步驟：

步驟1：個體的結構及編碼：采用按照產品族中的產品進行分區和整數編碼的方式進行個體的編碼。

步驟2：種群初始化：采用嵌入集束搜索的方法來產生初始種群，以提高種群的初始解質量和進化速度。

步驟3：計算適應值函數：通過構造線性規劃求解產品族設計優化的產品價格決策變量，并采用正則化方法將目標函數處理至0～1之間的適應值。

步驟4：選擇操作：算法的有效選擇操作能驅使種群向適應值高的方向演化，即使得性能優良的個體有較大的選擇概率。根據適應值大則選擇概率大的原則，采用輪盤賭方法來進行個體的選擇。

步驟5：染色體交叉操作：采用均勻交叉方法來生成新的個體，并通過相似度指數來避免在種群中產生過多相同的個體。

步驟6：個體自適應變異操作：通過動態控制變異率的值，使得變異率在迭代開始時取較小的值，在迭代末期取較大的值。

步驟7：終止規則：算法的終止規則為，當迭代次數達到給定的閾值時，算法終止，同時出當前種群的最優解作為算法獲得的近似最優解。

進一步地，步驟1中，每一個個體有J個分區組成，其中第j(j＝1,2,…,J)個分區表示產品族中的第j個系列產品。沒個分區由K個單元組成，其中第k(k＝1,2,…,K)個單元表示產品的第k個技術特性的可選水平。設第k個技術特性有H_k個可選水平，那么一個個體可以表示為x_jkh(j＝1,2,…,J；k＝1,2,…,K；h＝1,2,…,H_k)，其中，x_jkh的取值范圍是[1,H_k]之間的整數值。