[發明專利]基于改進的粒子群算法的無線充電器生產調度方法和系統

在審

• 申請號: 202211526847.4
• 申請日: 2022-11-30
• 公開（公告）號: CN116245293A
• 公開（公告）日: 2023-06-09
• 發明（設計）人: 臧海娟;王楚楚
• 申請（專利權）人: 江蘇理工學院
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06Q50/04;G06N3/006
• 代理公司: 常州佰業騰飛專利代理事務所(普通合伙) 32231
• 代理人: 任珊珊

本發明提供一種基于改進的粒子群算法的無線充電器生產調度方法和系統，所述方法包括以下步驟：建立以最少加工成本和最短完工時間為目標的目標函數；建立無線充電器生產調度期內的運行約束條件；將所述目標函數和所述約束條件代入改進的粒子群算法中進行求解，以得到最優解，并根據所述最優解對無線充電器生產進行調度。本發明能夠減少無線充電器的生產成本，并節約生產時間。

技術領域

本發明涉及無線充電器生產調度技術領域，具體涉及一種基于改進的粒子群算法的無線充電器生產調度方法和一種基于改進的粒子群算法的無線充電器生產調度系統。

背景技術

隨著平板電腦、手提電腦和智能手機等耗電量較大的電子設備的發展和普及，無線充電器在市場上的需求不斷提高。由于傳統的充電器兼容性和通用性都比較差，使用者攜帶和充電均不方便，已經無法滿足人們的要求。

目前，隨著無線技術的發展，使得無線電功率的傳輸成為可能，無線充電器便是利用電磁感應原理進行充電的設備，由于它不需要電源線，依靠電磁波傳輸，所示最終能實現無線充電。但是，目前市場上大部分無線充電器生產商的加工成本高昂，且無線充電技術尚未成熟，廠商生產無線充電器的同時，為確保安全，生產時間也會增加。

發明內容

本發明為解決上述技術問題，提供了一種基于改進的粒子群算法的無線充電器生產調度方法和系統，能夠減少無線充電器的生產成本，并節約生產時間。

本發明采用的技術方案如下：

一種基于改進的粒子群算法的無線充電器生產調度方法，包括以下步驟：建立以最少加工成本和最短完工時間為目標的目標函數；建立無線充電器生產調度期內的運行約束條件；將所述目標函數和所述約束條件代入改進的粒子群算法中進行求解，以得到最優解，并根據所述最優解對無線充電器生產進行調度。

所述以最少加工成本和最短完工時間為目標的目標函數，包括：

minf1＝maxT_i

其中，f1為無線充電器生產調度的完工時間，f2為無線充電器生產調度的加工成本，R為總加工批次，M為無線充電器生產設備總量，T_i為批次i的最終完成時間，P_i為批次i對應的工序號，為批次i的第k道工序在設備j上的加工時間，為批次i的第k道工序在設備j上測試的決策變量，為批次i的第k道工序在設備j上加工的決策變量，為批次i的第k道工序在無線充電器生產設備j上單位時間的封裝成本，C^HM為單位時間的測試成本。

所述約束條件包括：

當時，在時間滿足：

其中，k'為第k道工序的下一道工序；

當時，則開工時間為：

其中，k”為第k'道工序的下一道工序，S為開工時刻，F為完工時刻。

所述改進的粒子群算法為在MOPSO的基礎上先通過錦標賽選擇法選擇適用度高的粒子，然后根據當前粒子的擁擠距離進行動態調整。

求解目標函數具體包括：

將改進的粒子群算法在測試函數ZDT1、ZDT2和ZDT3上進行迭代，形成種群的擁擠距離隨迭代次數的變化圖，找到共同擁擠距離穩定值W；

初始化所述改進的粒子群算法的基本參數，所述基本參數包括學習因子c₁和c₂、慣性權重w、最大迭代次數N、初始種群A和群大小H；

對初始種群A采用非支配排序，并計算擁擠距離；