多资源协同的智能车间设备配置优化

摘要

针对多资源协同智能车间中设备数量配置问题，以最小化设备购置成本为目标，建立具有系统产出率和生产周期双重约束的优化模型。由于该优化问题是一个随机非线性的整数规划问题，且约束条件无法用决策变量的封闭形式表达，因此，提出一种基于仿真建模的智能优化算法求解该问题。针对多资源协同的生产车间，基于离散事件仿真平台构建系统的性能估算模型，并提出嵌入仿真模型的灰狼优化算法求解设备数量配置的优化方案。通过仿真算例实验以及优化算例对比，验证该方法对比其他算法在优化结果的优越性和稳定性方面具有明显优势。分析实际应用案例确定了优化的配置方案，结果验证了所提方法的有效性，具有实际应用价值。

关键词

多资源约束 / 智能车间 / 灰狼优化(GWO) / 仿真优化 / 设备配置

基金资助

国家自然科学基金资助项目(61973089);; 广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2022A1515011175,2022A1515010991);; 广州市基础研究计划资助项目(2023A04J0406)