對(duì)遺傳算法下服裝生產(chǎn)流水線平衡的研究

王亞男

（衡水學(xué)院 數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院，河北 衡水 053000）

0 引言

工業(yè)流水線生產(chǎn)主要是對(duì)于勞動(dòng)力的專(zhuān)業(yè)化和組織方式的進(jìn)一步開(kāi)拓和發(fā)展,它是勞動(dòng)力分工比較細(xì)、生產(chǎn)效率相對(duì)更高的組織方法。但是據(jù)了解，目前市場(chǎng)上大部分的服裝公司普遍存在著由于生產(chǎn)流水線的編制效率相對(duì)較低，生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)效率不高、生產(chǎn)組織達(dá)不到預(yù)期的情況。因此，在服裝的生產(chǎn)過(guò)程中,服裝企業(yè)要高度重視起縫紉機(jī)和車(chē)間的流水線均衡性這一重要且關(guān)鍵的部分。

1 服裝流水線均衡生產(chǎn)的基本程序與原則分析

1.1 基本程序

第一，要按照各項(xiàng)指標(biāo)的既定要求，對(duì)生產(chǎn)的進(jìn)度以及生產(chǎn)能力負(fù)荷進(jìn)度進(jìn)行妥善安排，保證負(fù)荷的均衡與飽滿(mǎn)；第二，深入分析和精準(zhǔn)劃分成衣款式，對(duì)各項(xiàng)工序的生產(chǎn)量和時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而調(diào)整和優(yōu)化加工的程序；第三，以成衣款式的具體要求計(jì)算出平均節(jié)拍，并對(duì)流水線上需要的作業(yè)人數(shù)做好估算；第四，隨時(shí)監(jiān)督生產(chǎn)工序中是否存在資源浪費(fèi)的情況，結(jié)合實(shí)際生產(chǎn)情況考慮要不要合并工序來(lái)縮短時(shí)間、提高效率，如需縮短則要進(jìn)一步考慮加工地點(diǎn)的實(shí)際需求[1]；第五，對(duì)每一道工序的負(fù)荷情況進(jìn)行檢驗(yàn)，如出現(xiàn)負(fù)荷不均的情況，則需要進(jìn)一步改進(jìn)生產(chǎn)工藝和設(shè)備。

1.2 生產(chǎn)線設(shè)置原則

1.2.1 便于管理

在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，隨時(shí)都有可能發(fā)生各種各樣的問(wèn)題，服裝企業(yè)在安排設(shè)置生產(chǎn)線時(shí)要充分考慮到這一點(diǎn)，秉承便于管理的原則，合理設(shè)置生產(chǎn)線，確保出現(xiàn)的問(wèn)題都能夠在最短的時(shí)間內(nèi)得到有效解決。

1.2.2 生產(chǎn)平衡原則

生產(chǎn)線的平衡至關(guān)重要，其具體需要對(duì)各項(xiàng)工序的作業(yè)時(shí)間進(jìn)行科學(xué)合理的安排，要實(shí)現(xiàn)平衡與協(xié)調(diào)生產(chǎn)。

1.2.3 質(zhì)量控制原則

在生產(chǎn)線上面，有些問(wèn)題是可以及時(shí)解決掉的，沒(méi)有必要等待返修，因此，要強(qiáng)化質(zhì)量控制，要求作業(yè)人員始終堅(jiān)持質(zhì)量第一的原則，不可產(chǎn)生松懈或者忽略的心理。

2 關(guān)于遺傳算法的簡(jiǎn)要闡述

關(guān)于遺傳算法的獨(dú)特性，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，遺傳算法并不是單個(gè)求解，而是從問(wèn)題解的串集開(kāi)始進(jìn)行搜索，這與傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比便呈現(xiàn)出很大的優(yōu)勢(shì)，其成功擺脫了傳統(tǒng)優(yōu)化算法容易陷入局部搜索最優(yōu)解的弊端。遺傳算法是從全局擇優(yōu)，覆蓋范圍比較廣；第二，遺傳算法評(píng)估的是搜索空間中的多個(gè)解，其可以對(duì)群體當(dāng)中的眾多個(gè)體同步進(jìn)行處理，這樣一來(lái)便在很大程度上提高了算法本身的實(shí)踐價(jià)值，而且也減少了局部最優(yōu)解風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率；第三，遺傳算法評(píng)估個(gè)體使用的是適應(yīng)度函數(shù)值，其可以對(duì)定義域任意進(jìn)行設(shè)定，不需要再浪費(fèi)精力去搜索空間知識(shí)和輔助信息即可進(jìn)行計(jì)算；第四，遺傳算法有著很強(qiáng)大的自適應(yīng)性、自學(xué)習(xí)性以及自組織性。遺傳算法可自行組織搜索進(jìn)化過(guò)程中的信息資源，對(duì)適應(yīng)性強(qiáng)的個(gè)體進(jìn)行準(zhǔn)確挑選，并因此獲得更強(qiáng)的基因結(jié)構(gòu)，以更好地適應(yīng)環(huán)境；第五，遺傳算法采用的是概率變遷規(guī)則來(lái)確定方向[2]。

3 遺傳算法在襯衫生產(chǎn)工藝流水線中的應(yīng)用分析

3.1 問(wèn)題描述

女式襯衫的縫紉流程是相對(duì)復(fù)雜的，一般包括41道工序，并且這41 道工序必須要依次進(jìn)行，不可跳過(guò)或者調(diào)換。假設(shè)將這41 道工序分別交給41 個(gè)人（Wi（i=1，……，41））來(lái)負(fù)責(zé)完成，每一個(gè)人負(fù)責(zé)完成一道工序。因?yàn)檫@41 人當(dāng)中每一個(gè)人都有自己的特點(diǎn),而且他們?cè)谧鲆坏拦ば驎r(shí)所需要花費(fèi)的時(shí)間也不盡相同,因此，最先考慮的便是如何合理安排這41 個(gè)人，確保每一道工序完成之后的結(jié)果可以高效融合在一起。

圖1 是每一道工序準(zhǔn)備和生產(chǎn)的時(shí)間順序（Ji 代表的是第i 道工序）。

圖1 縫紉工序圖

已知按照既定要求，在其中完成每一道主要工序的實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)工作時(shí)間都已經(jīng)給定，其中ST=[41,30,54,83,06,58,46,57,56,34,13,71,98,30,94,76,65,43,30,34,5547,67,44,36,65,58,64,33,85,75,54,95,05,53,43,48]分鐘,代表的是完成每一道工序的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間，且工人i完成一個(gè)一道工序j 所需要耗費(fèi)的時(shí)間,由如下方法確定：

服裝企業(yè)在使用（1）式進(jìn)行計(jì)算時(shí)也要注意到其中存在著非常多的可變因素，而且可行解空間太過(guò)龐大，如果選擇借助這種普通的數(shù)學(xué)計(jì)算方式，將很難保證任務(wù)完成的高效性和準(zhǔn)確度[3]。

3.2 遺傳算法的應(yīng)用

從理論層面來(lái)解釋?zhuān)z傳算法指的是建立在適者生存理念基礎(chǔ)之上的一種兼具隨機(jī)性、強(qiáng)適應(yīng)能力以及高度并行的優(yōu)化算法，諸如復(fù)制、交叉和變異等等。最終得到的結(jié)果是歷經(jīng)環(huán)境磨礪之后最適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體，那么，將其轉(zhuǎn)化到數(shù)學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中，得到的問(wèn)題的答案便是問(wèn)題的滿(mǎn)意解和最優(yōu)解。遺傳算法的特征體現(xiàn)在隱含并行性與全局解空間搜索兩個(gè)方面，其主要步驟如下。

隨機(jī)產(chǎn)生一組初始個(gè)體,構(gòu)成初始種群,并評(píng)價(jià)每一個(gè)體的適配值。

根據(jù)既定的收斂準(zhǔn)則對(duì)結(jié)果進(jìn)行判斷，如果結(jié)果能夠滿(mǎn)足要求，則可繼續(xù)輸出；如果結(jié)果不能滿(mǎn)足要求，那么則需要執(zhí)行如下步驟。

依照適配值的大小用一定的方式來(lái)執(zhí)行復(fù)制操作。

按交叉概率Pc 執(zhí)行交叉操作。

按變異概率Pm 執(zhí)行變異操作。

返回步驟：隨機(jī)產(chǎn)生一組初始個(gè)體,構(gòu)成初始種群,并評(píng)價(jià)每一個(gè)體的適配值。

3.3 基于遺傳算法的生產(chǎn)調(diào)度

服裝企業(yè)生產(chǎn)流水線上的調(diào)度工作得以順利開(kāi)展的依據(jù)是初始化種族。何為初始化種族，其就是問(wèn)題優(yōu)化的初始可行解。轉(zhuǎn)化到服裝企業(yè)的生產(chǎn)流水線上就是工人都設(shè)置上自然數(shù)編碼，形成字符串，也就是遺傳算法中的染色體。然后字符串按照1 到41 的順序依次進(jìn)行排列，代表的便是1 到41 號(hào)工人，同時(shí)也是1 到41 號(hào)工序。

3.3.1 初始化種群

在初始化種群當(dāng)中，遺傳算法的搜索空間是比較小的，這必然會(huì)影響到最優(yōu)解的尋找效率，但是如果將N 值限定過(guò)大，那么搜索空間就會(huì)因此變得非常大，尋找最優(yōu)解的速度也會(huì)受到影響。因此，服裝企業(yè)在利用遺傳算法來(lái)解決問(wèn)題時(shí)，要注意N 值的確定問(wèn)題。在這里，我們根據(jù)牛頓下山法將N 值確定為60，在這樣的一個(gè)范圍里去尋找最優(yōu)解。

3.3.2 復(fù)制

復(fù)制秉承的是優(yōu)勝劣汰的原則，即把父代最科學(xué)有效的個(gè)體信息傳給子代，讓子代能夠在現(xiàn)有群體當(dāng)中繼續(xù)尋求最優(yōu)，這樣一來(lái)，整個(gè)進(jìn)程的優(yōu)化速度將會(huì)實(shí)現(xiàn)大幅度提升。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程當(dāng)中，一般處于保護(hù)最優(yōu)個(gè)體的目的，會(huì)強(qiáng)制性禁止其出現(xiàn)交叉或者變異等操作，直接進(jìn)入到下一代[4]。

3.3.3 交叉

何為交叉，即調(diào)度問(wèn)題當(dāng)中的有效解P1 和P2，按照科學(xué)的方式交換了彼此的子串，形成了C1 和C2 兩個(gè)新個(gè)體，這樣的過(guò)程便叫做交叉[4]。其過(guò)程是：隨機(jī)產(chǎn)生的一個(gè)P1 和長(zhǎng)度相同的二進(jìn)制串L，對(duì)P1 和L進(jìn)行比較，如果L 當(dāng)中的位是1，那么P1 當(dāng)中的位數(shù)字應(yīng)該填入C1 的對(duì)應(yīng)位。如果L 當(dāng)中的位是0，那么則需要取出P1 中的對(duì)應(yīng)位數(shù)字，并且按照P2 中的數(shù)字排列順序?qū)⑵浞謩e填入大C1 當(dāng)中。

3.3.4 變異

變異操作可增加種群的多樣性，降低Pm 的發(fā)生概率。本研究所選取的Pm=0.003。一般情況下服裝企業(yè)多會(huì)選擇利用逆變變異法來(lái)完成變異操作，即隨機(jī)逆向調(diào)換染色體當(dāng)中基因傳的位置。

4 結(jié)語(yǔ)

在服裝生產(chǎn)調(diào)度中遺傳算法有著重要的價(jià)值和意義，服裝企業(yè)應(yīng)該進(jìn)一步加大對(duì)遺傳算法的研究和應(yīng)用力度，提升遺傳算法在服裝生產(chǎn)中的利用效率。