CN113947310A - 一种车间物料配送路径优化方法 - Google Patents

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CN113947310A CN202111214147.7A CN202111214147A CN113947310A CN 113947310 A CN113947310 A CN 113947310A CN 202111214147 A CN202111214147 A CN 202111214147A CN 113947310 A CN113947310 A CN 113947310A
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Abstract

本发明涉及一种车间物料配送路径优化方法。本发明针对车间物料配送，在保证准确性、及时性的前提下，考虑了工位物料需求紧急程度和碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型，在此基础上，结合物料配送的特点，在传统蚁群算法的基础上进行改进，改进蚁群状态转移规则，使得蚁群在选择下一个点的时候考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，更符合实际生产情况。在更新信息素方面，提出一种新的更新方法，提升算法的求解速度。

Description

一种车间物料配送路径优化方法
技术领域
本发明属于生产制造领域，具体涉及一种车间物料配送路径优化方法。
背景技术
随着生产技术的发展和经济全球化的深入，生产企业之间的竞争越发激烈。企业想要通过节约资源和提高劳动生产率来赚取利润已经趋近饱和，因此物料配送成本已经逐渐成为企业关注的焦点。物流对制造企业有着重要的影响，物流成本在很大程度上决定了企业的生产成本，物流成本的增加使得生产成本相应增加，因为物料配送成本占据了企业物流成本的很大一部分，所以如何有效降低企业物料配送成本，提高企业生产效率是目前生产制造型企业所面临的问题。
车间物料配送问题，就是指考虑准确性、及时性的前提条件下，采用合适的配送方式或工具将原材料、外购件、零部件等从物料存储区经过一系列分拣、备料、装卸、搬运等作业送交至装配生产线需求点并进行交接的活动。已有的统计数据表明，用于生产物流的成本达到了生产总成本的20％-50％，占据了生产过程的大部分成本，因此如何减少生产物流成本对于企业高效率生产具有重要意义。
目前的相关研究大都集中在以配送时间最少、配送路径最短、配送车辆最少等方面，较少考虑到每个工位的物料需求紧急程度和运输过程中的小车碳排放量。然而在实际生产中，往往每个工位的生产时间不一样，导致工位对物料的需求程度也不一样。如果对物料需求紧急的工位没有及时地得到物料配送，则对整体的生产制造也会产生影响。随着低碳生产理念在制造业的不断深入，在考虑生产效率的同时也要考虑绿色制造，因此物料配送过程中考虑小车碳排放量是很有意义的。
发明内容
本发明的目的在于针对目前的车间物料配送，提供一种车间物料配送路径优化方法，该方法针对车间物料配送。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种车间物料配送路径优化方法，在保证准确性、及时性的前提下，考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型，在此基础上，结合物料配送的特点，在蚁群算法的基础上进行改进，改进状态转移概率，使得蚁群在选择下一个点的时候考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，更符合实际生产情况；在更新信息素方面，提出一种新的更新方法，提升算法的求解速度。
在本发明一实施例中，在保证准确性、及时性的前提下，考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型的具体实现过程如下：
假设车间物料配送中满足以下条件：
(1)车辆容量约束，也即每条配送路径配送容量都不能大于车辆自身容量约束；
(2)每一个工位点只允许一辆配送车对其服务；
(3)忽略配送车辆在运输过程中和工位装配中遇到的不正常因素和外力因素；
(4)所有车辆都是从同一个配送中心出发进行配送，完成配送任务后必须返回至配送中心；
设定以下参数：
i，j：i，j∈V,V＝{0,1,...,n}，表示需求点集合，当i或j为0时，表示配送中心；
k：车辆编号(k＝1,2,...m)；
dij：表示工位点i与工位点j之间的距离；
Qk：车辆k的最大装载量；
qi：第i个工位点的需求量；
Tei：车辆到达需求点i的最早时间；
Tli：车辆到达需求点i的最晚时间；
Tik：车辆到达需求点i的实际时间；
Figure BDA0003310091890000021
Figure BDA0003310091890000022
则以车辆使用最少和车辆行驶总距离最短为优化目标，建立车间物料配送的数学模型如下：
Figure BDA0003310091890000023
Figure BDA0003310091890000024
Figure BDA0003310091890000025
Figure BDA0003310091890000026
Figure BDA0003310091890000031
Figure BDA0003310091890000032
Tik∈[Tei,Tli] (7)
式(1)表示目标函数最小成本＝1000*使用的车辆数目+车辆行驶的总距离；式(2)表示配送车只能为一个工位点服务一次；式(3)表示每条路径上的所有需求点所需物料量之和不能超过配送车装载容量；式(4)表示每个需求点到达的车辆和离开的车辆数量相同；式(5)表示每个需求点均由一辆车配送；式(6)表示配送小车从配送中心出发，完成配送任务后必须返回配送中心；式(7)表示小车配送时间必须在规定的时间内。
在本发明一实施例中，蚁群算法的状态转移概率改进过程如下：
蚁群算法状态转移概率公式为：
Figure BDA0003310091890000033
i，j分别表示起点和终点，ηij＝1/dij表示启发式因子，是两点i、j距离的倒数，τij(t)表示时间t时由i到j的信息素强度，allowedk为尚未访问过的集节点集合，α，β为信息素和启发式因子的加权值；
加入工位对物料需求的紧急程度以及小车碳排放量的影响，改进后的状态转移概率公式为：
Figure BDA0003310091890000034
其中
Figure BDA0003310091890000035
表示从i点到j点时j点的物料需求时间差的倒数，λij(t)＝1/uij，uij表示从i点到j点的小车碳排放量，γ和μ为
Figure BDA0003310091890000036
和λij(t)的加权值；
改进的状态转移概率公式配送小车会优先考虑物料需求紧急的工位，避免出现因物料配送不及时导致工位停产的现象出现，减少运输过程中的碳排放，实现绿色生产。
在本发明一实施例中，蚁群算法的信息素更新方式改进过程如下：
蚁群算法信息素更新公式为：
τij(t+1)＝(1-ρ)·τij+ρ·Δτij(t) (10)
其中ρ为信息素挥发系数，ρ越大，信息素挥发越快；
Figure BDA0003310091890000041
其中
Figure BDA0003310091890000042
表示蚂蚁k在一次循环中从点i到点j之间的路径上留下的信息素，其表达式为：
Figure BDA0003310091890000043
其中Q为信息素强度，lk为蚂蚁k在一次循环中所走的路程；
改进的信息素更新方式，其表达式为：
Figure BDA0003310091890000044
其中bestl为当前找到的最优路径，lk表示当前蚂蚁k所找到的路径值；
改进的信息素更新方式可使优秀路径上的信息素量快速增加，而非优秀路径上的信息素量增加不明显，多次迭代之后优秀路径上的信息素量就会和较差的路径上的信息素量有差别，这样就会加快路径寻优的速度，有利于算法的收敛速度加快。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明针对车间物料配送，在保证准确性、及时性的前提下，考虑了工位物料需求紧急程度和小车碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型，在此基础上，结合物料配送的特点，在传统蚁群算法的基础上进行改进，改进蚁群状态转移规则，使得蚁群在选择下一个点的时候考虑工位物料需求紧急程度和小车碳排放量，更符合实际生产情况。在更新信息素方面，提出一种新的更新方法，提升算法的求解速度。
附图说明
图1为车间物料配送流程示意图。
图2为蚁群算法原理图。
图3为蚁群算法求解车间配送问题流程图。
图4为工位信息。
图5为传统蚁群算法配送方案。
图6为传统蚁群算法最小成本图。
图7为改进蚁群算法配送方案。
图8为改进蚁群算法最小成本图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明一种车间物料配送路径优化方法，在保证准确性、及时性的前提下，考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型，在此基础上，结合物料配送的特点，在蚁群算法的基础上进行改进，改进状态转移概率，使得蚁群在选择下一个点的时候考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，更符合实际生产情况；在更新信息素方面，提出一种新的更新方法，提升算法的求解速度。
以下为本发明具体实现过程。
车间配送问题的描述与数学模型
1、问题描述
研究的车间物料配送问题是指对运输物料的小车从配送中心到需求点工位的行驶路线的合理规划，使车辆依照规划好的路径依次到达需求点并离开直至最终返回配送中心，目的是实现一定的配送目标(包括配送成本最小、配送用时最少、配送距离最短等)，在这个过程中需满足一定的条件约束(包括需求点需求量、物料需求时间窗以及车辆行驶距离约束等)。
图1是车间物料配送流程图，若干辆小车从配送中心领到各个工位所需的物资后，经过运输配送到各个工位上，确保物料到达的准时性、物料数量的准确性和配送质量的保障性。本发明在此基础上考虑到了各个工位的需求紧急程度不同和小车碳排放量，确保能够先配送物料需求紧急的工位以及考虑碳排放，减少整体的运输成本。本发明在研究车间物料配送的研究中有如下假设：
(1)车辆容量(载重量，体积等)约束，也就是每条配送路径配送容量都不能大于车辆自身容量(载重量，体积等)约束。
(2)每一个工位点只允许一辆配送车对其服务。
(3)忽略配送车辆在运输过程中和工位装配中遇到的车间拥堵等不正常因素和外力因素。
(4)所有的车辆都是从同一个配送中心出发进行配送，完成配送任务后必须返回至配送中心。
2、数学模型
1)参数：
i，j：i，j∈V,V＝{0,1,...,n}，表示需求点集合，当i或j为0时，表示配送中心；
k：车辆编号(k＝1,2,...m)；
dij：表示工位点i与工位点j之间的距离；
Qk：车辆k的最大装载量；
qi：第i个工位点的需求量；
Tei：车辆到达需求点i的最早时间；
Tli：车辆到达需求点i的最晚时间；
Tik：车辆到达需求点i的实际时间；
Figure BDA0003310091890000061
Figure BDA0003310091890000062
2)模型：
以车辆使用最少和车辆行驶总距离最短为优化目标，建立车间物料配送的数学模型如下：
Figure BDA0003310091890000063
Figure BDA0003310091890000064
Figure BDA0003310091890000065
Figure BDA0003310091890000066
Figure BDA0003310091890000067
Figure BDA0003310091890000068
Tik∈[Tei,Tli] (7)
式(1)表示目标函数最小成本＝1000*使用的车辆数目+车辆行驶的总距离；式(2)表示配送车只能为一个工位点服务一次；式(3)表示每条路径上的所有需求点所需物料量之和不能超过配送车装载容量；式(4)表示每个需求点到达的车辆和离开的车辆数量相同；式(5)表示每个需求点均由一辆车配送；式(6)表示配送小车从配送中心出发，完成配送任务后必须返回配送中心；式(7)表示小车配送时间必须在规定的时间内。
2、蚁群算法
蚁群算法(Ant Colony Algorithm)最初于1992年由意大利学者M.Dorigo等人提出，是一种模拟自然界中真实蚁群觅食行为的仿生优化算法，本质上属于进化算法中的一种元启发式全局优化算法，具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征。
蚁群算法原理图如图2所示，其优化目标为寻找从A点到H点的最短距离，求解过程中每只蚂蚁在解空间内独立地搜索可行解，并留下信息素，求解出的结果越优则留下的信息素越多，随着算法推进，较优解路径上的信息素增多，选择它的蚂蚁也随之增多，而其他路径上的信息素会随着时间的推移开始挥发，最终得到了最优解，即路径ABDEGH。
图3为蚁群算法求解车间配送问题流程图，主要分为两步，第一步为构建求解带时间窗物料配送的车辆路径问题的蚁群算法搜索空间，第二步为蚂蚁根据搜索机制规则进行路径规划，每只蚂蚁遍历完所有需求节点后根据约束条件更新最优解集，并更新当前搜索环境信息素。
3、改进的蚁群算法
3.1、改进状态转移概率
传统蚁群算法的状态转移概率只考虑了能见度和信息素强度等因素影响，在运用到车间物料配送中没有考虑到实际参数的影响。为了更好地考虑到车间中各工位对物料需求的紧急程度以及配送过程中的小车碳排放量，在蚁群算法的状态转移概率公式中加入了这两个参数，使得算法更加考虑实际情况。
传统的蚁群算法状态转移概率公式为：
Figure BDA0003310091890000071
i，j分别表示起点和终点，ηij＝1/dij表示启发式因子，是两点i、j距离的倒数，τij(t)表示时间t时由i到j的信息素强度，allowedk为尚未访问过的集节点集合，α，β为信息素和启发式因子的加权值；
为了加入工位对物料需求的紧急程度以及小车碳排放量的影响，改进后的状态转移概率公式为：
Figure BDA0003310091890000081
其中
Figure BDA0003310091890000082
表示从i点到j点时j点的物料需求时间差的倒数，λij(t)＝1/uij，uij表示从i点到j点的小车碳排放量，γ和μ为
Figure BDA0003310091890000083
和λij(t)的加权值；
改进的状态转移概率公式配送小车会优先考虑物料需求紧急的工位，避免出现因物料配送不及时导致工位停产的现象出现，减少运输过程中的碳排放，实现绿色生产。
3.2、改进的信息素更新方式
为了避免信息素残留过多而掩盖了启发式信息，在每只蚂蚁走过一次循环后，要对残留信息进行更新处理。
传统的蚁群算法信息素更新公式为：
τij(t+1)＝(1-ρ)·τij+ρ·Δτij(t) (10)
其中ρ为信息素挥发系数，ρ越大，信息素挥发越快；
Figure BDA0003310091890000084
其中
Figure BDA0003310091890000085
表示蚂蚁k在一次循环中从点i到点j之间的路径上留下的信息素，其表达式为：
Figure BDA0003310091890000086
其中Q为信息素强度，lk为蚂蚁k在一次循环中所走的路程；
传统的更新信息素方法路径上的信息素量差别不是很明显，使得算法的收敛速度较慢，因此提出一种改进的信息素更新方式，其表达式为：
Figure BDA0003310091890000087
其中bestl为当前找到的最优路径，lk表示当前蚂蚁k所找到的路径值；
改进的信息素更新方式可使优秀路径上的信息素量快速增加，而非优秀路径上的信息素量增加不明显，多次迭代之后优秀路径上的信息素量就会和较差的路径上的信息素量有差别，这样就会加快路径寻优的速度，有利于算法的收敛速度加快。
实施例
某个生产线有25个工位，1个配送中心，小车装载量为200，工位各个数据如图4所示。
用蚁群算法和改进的蚁群算法分别对车间物料配送进行仿真实验，设置初始化参数蚂蚁个数为50，α为1，β为3，γ为2，μ为3，ρ为0.8，Q为5，迭代次数为30。
传统蚁群算法的结果如图5、图6所示，改进的蚁群算法结果如图7、图8所示。由传统蚁群算法和改进蚁群算法的对比可以得出，改进的蚁群算法使得整体的车间物料配送成本降低。改进前需要用四辆小车配送，配送方案为0-23-18-17-0，0-16-24-25-20-21-19-6-4-1-0，0-5-3-7-8-2-0，0-9-13-14-15-11-12-10-22-0。改进后的配送方案只需要三辆小车配送，配送方案为0-16-24-25-8-20-21-19-6-4-2-1-0，0-5-3-7-15-11-12-10-22-18-17-0，0-9-13-14-23-0，配送小车的减少大大减少了总的成本价格，由图6和图8可以看出改进前的总成本大概在5300左右，改进后的成本大概在3200左右，由对比可以看出，在使用改进的蚁群算法得到的配送方案，最后得到的成本会比未改进的时候低。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种车间物料配送路径优化方法，其特征在于，在保证准确性、及时性的前提下，考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型，在此基础上，结合物料配送的特点，在蚁群算法的基础上进行改进，改进状态转移概率，使得蚁群在选择下一个点的时候考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，更符合实际生产情况；在更新信息素方面，提出一种新的更新方法，提升算法的求解速度。
2.根据权利要求1所述的一种车间物料配送路径优化方法，其特征在于，在保证准确性、及时性的前提下，考虑工位物料需求紧急程度和碳排放量，并以车辆数目使用最少和车辆行驶距离最短为优化目标建立数学模型的具体实现过程如下：
假设车间物料配送中满足以下条件：
(1)车辆容量约束，也即每条配送路径配送容量都不能大于车辆自身容量约束；
(2)每一个工位点只允许一辆配送车对其服务；
(3)忽略配送车辆在运输过程中和工位装配中遇到的不正常因素和外力因素；
(4)所有车辆都是从同一个配送中心出发进行配送，完成配送任务后必须返回至配送中心；
设定以下参数：
i，j：i，j∈V,V＝{0,1,...,n}，表示需求点集合，当i或j为0时，表示配送中心；
k：车辆编号(k＝1,2,...m)；
dij：表示工位点i与工位点j之间的距离；
Qk：车辆k的最大装载量；
qi：第i个工位点的需求量；
Tei：车辆到达需求点i的最早时间；
Tli：车辆到达需求点i的最晚时间；
Tik：车辆到达需求点i的实际时间；
Figure FDA0003310091880000011
Figure FDA0003310091880000012
则以车辆使用最少和车辆行驶总距离最短为优化目标，建立车间物料配送的数学模型如下：
Figure FDA0003310091880000013
Figure FDA0003310091880000021
Figure FDA0003310091880000022
Figure FDA0003310091880000023
Figure FDA0003310091880000024
Figure FDA0003310091880000025
Tik∈[Tei,Tli] (7)
式(1)表示目标函数最小成本＝1000*使用的车辆数目+车辆行驶的总距离；式(2)表示配送车只能为一个工位点服务一次；式(3)表示每条路径上的所有需求点所需物料量之和不能超过配送车装载容量；式(4)表示每个需求点到达的车辆和离开的车辆数量相同；式(5)表示每个需求点均由一辆车配送；式(6)表示配送小车从配送中心出发，完成配送任务后必须返回配送中心；式(7)表示小车配送时间必须在规定的时间内。
3.根据权利要求2所述的一种车间物料配送路径优化方法，其特征在于，蚁群算法的状态转移概率改进过程如下：
蚁群算法状态转移概率公式为：
Figure FDA0003310091880000026
i，j分别表示起点和终点，ηij＝1/dij表示启发式因子，是两点i、j距离的倒数，τij(t)表示时间t时由i到j的信息素强度，allowedk为尚未访问过的集节点集合，α，β为信息素和启发式因子的加权值；
加入工位对物料需求的紧急程度以及小车碳排放量的影响，改进后的状态转移概率公式为：
Figure FDA0003310091880000031
其中
Figure FDA0003310091880000032
表示从i点到j点时j点的物料需求时间差的倒数，λij(t)＝1/uij，uij表示从i点到j点的小车碳排放量，γ和μ为
Figure FDA0003310091880000033
和λij(t)的加权值；
改进的状态转移概率公式配送小车会优先考虑物料需求紧急的工位，避免出现因物料配送不及时导致工位停产的现象出现，减少运输过程中的碳排放，实现绿色生产。
4.根据权利要求3所述的一种车间物料配送路径优化方法，其特征在于，蚁群算法的信息素更新方式改进过程如下：
蚁群算法信息素更新公式为：
τij(t+1)＝(1-ρ)·τij+ρ·Δτij(t) (10)
其中ρ为信息素挥发系数，ρ越大，信息素挥发越快；
Figure FDA0003310091880000034
其中
Figure FDA0003310091880000035
表示蚂蚁k在一次循环中从点i到点j之间的路径上留下的信息素，其表达式为：
Figure FDA0003310091880000036
其中Q为信息素强度，lk为蚂蚁k在一次循环中所走的路程；
改进的信息素更新方式，其表达式为：
Figure FDA0003310091880000037
其中bestl为当前找到的最优路径，lk表示当前蚂蚁k所找到的路径值；
改进的信息素更新方式可使优秀路径上的信息素量快速增加，而非优秀路径上的信息素量增加不明显，多次迭代之后优秀路径上的信息素量就会和较差的路径上的信息素量有差别，这样就会加快路径寻优的速度，有利于算法的收敛速度加快。
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