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      汽車涂裝中虛擬重排序問(wèn)題建模與求解

      2021-03-22 02:41:58前,
      關(guān)鍵詞:排序車身車間

      張 光 前, 何 曉 飛

      (大連理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,遼寧 大連 116024)

      0 引 言

      在汽車涂裝時(shí),當(dāng)兩個(gè)即將面漆的車身噴不同顏色時(shí),噴頭必須重新清洗.為避免噴槍清洗以及更換涂料等過(guò)程所引發(fā)的高昂切換成本[1],涂裝車間希望相同顏色的車身盡量排在一起.通常,從上一車間出來(lái)的車身序列無(wú)法自然地滿足這一要求,需對(duì)進(jìn)入的車身序列進(jìn)行一定調(diào)整,盡量滿足涂裝車間對(duì)車身序列的要求.這就形成了汽車涂裝中的重排序問(wèn)題.在汽車生產(chǎn)中,不同車間對(duì)車身序列的要求也各不相同,因此重排序問(wèn)題普遍存在于汽車生產(chǎn)過(guò)程中.

      重排序模式有兩種:帶緩沖區(qū)的物理重排序(physical re-sequencing)和不帶緩沖區(qū)的虛擬重排序(virtual re-sequencing)[2-3].物理重排序是通過(guò)設(shè)置緩沖區(qū)(buffer)來(lái)調(diào)整序列,重排序后的個(gè)體在序列中的位置會(huì)發(fā)生改變.在虛擬重排序中,個(gè)體在序列中的位置不變,發(fā)生變化的是分配到個(gè)體上的屬性,以此實(shí)現(xiàn)序列重排.本文關(guān)注的是虛擬重排序問(wèn)題.

      Epping等[4]將需要涂裝的車身序列看成是由一串有色字母組成的單詞,通過(guò)置換相同的字母得到一個(gè)顏色變化次數(shù)最少的單詞(paint shop problem for words,PPW),并采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法求解了該問(wèn)題.Epping等也證明涂裝的虛擬重排序問(wèn)題是NPC(NP-complete)問(wèn)題.隨后,一些學(xué)者對(duì)PPW問(wèn)題進(jìn)行了研究,如對(duì)PPW問(wèn)題的一種特殊情況,即二元PPW問(wèn)題,Bonsma等[5]探討了該問(wèn)題的下界;Andres等[6]得出了二元PPW問(wèn)題顏色轉(zhuǎn)換的期望值;Gorbenko等[7]提出了PPW(2,1)問(wèn)題求解算法.Inman等[8]研究了按單裝配(assemble to order,ATO)敏捷系統(tǒng)中位于涂裝車間前和總裝車間前的虛擬重排序問(wèn)題,證明了在噴漆前后解耦和重新分配訂單可以顯著提高敏捷組裝-訂購(gòu)系統(tǒng)的性能.Ribeiro等[9]綜合考慮了噴涂和裝配兩個(gè)階段的要求對(duì)車身進(jìn)行排序,通過(guò)設(shè)立啟發(fā)規(guī)則并結(jié)合tabu搜索,建立了車身排序問(wèn)題的求解算法,并用數(shù)值試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證.Gavranovi[10]針對(duì)汽車涂裝排序問(wèn)題,建立了貪心算法和本地搜索相結(jié)合的求解算法,得到該顏色排序問(wèn)題的近似解.黃剛等[11]介紹了實(shí)際生產(chǎn)中汽車涂裝的虛擬重排序問(wèn)題,給出了涂裝問(wèn)題顏色轉(zhuǎn)換計(jì)數(shù)表達(dá)式,并用遺傳算法(genetic algorithm)解決了車身排序問(wèn)題,通過(guò)算例驗(yàn)證了算法的有效性.Sun等[3,12]提出了物理重排序和虛擬重排序相結(jié)合來(lái)解決汽車涂裝問(wèn)題思路,并針對(duì)不同情形提出了相應(yīng)的啟發(fā)式算法,數(shù)值試驗(yàn)表明了這些算法的性能和有效性.Estellon等[13]針對(duì)車身排序問(wèn)題設(shè)計(jì)了兩個(gè)搜索算法,并通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)做了對(duì)比分析.Elahi等[14]針對(duì)通用汽車涂裝車間傳送系統(tǒng),把離散事件仿真和決策優(yōu)化相結(jié)合進(jìn)行排序決策.

      可見,目前虛擬重排序問(wèn)題的研究焦點(diǎn)體現(xiàn)在建模和求解兩個(gè)方面.由于虛擬重排序是NPC問(wèn)題,導(dǎo)致現(xiàn)有關(guān)于虛擬重排序的模型通常較為復(fù)雜,有時(shí)甚至不能建立完整的數(shù)學(xué)模型;模型也無(wú)一例外地需要設(shè)計(jì)專門解法進(jìn)行求解或采用智能算法求近似解.

      本文針對(duì)汽車涂裝涉及的虛擬重排序問(wèn)題,建立相對(duì)易于得到解析解的數(shù)學(xué)模型,使研究成果更接近實(shí)際應(yīng)用,同時(shí)也探討關(guān)于問(wèn)題規(guī)模增大所帶來(lái)的求解困難的解決方向.

      1 問(wèn)題描述及符號(hào)設(shè)定

      在涂裝車間需要對(duì)白車身進(jìn)行涂漆.白車身是指已完成焊裝工序但尚未面漆的汽車車身.若進(jìn)入涂裝車間的白車身有5種類型,分別用字母A、B、C、D、E表示;需要噴涂的顏色有兩種,分別用1和2表示.若進(jìn)入涂裝車間的白車身順序?yàn)閧A,C,D,A,B,C,C,E,D,B,A,E}.根據(jù)訂單,這些白車身需要在涂裝車間涂裝的顏色分別為{2,1,2,1,1,2,2,2,2,2,1,1},則進(jìn)入涂裝車間的車身序列為{A2,C1,D2,A1,B1,C2,C2,E2,D2,B2,A1,E1}.若直接按此序列進(jìn)行噴涂,則噴頭顏色需要變化5次.若對(duì)同型車身進(jìn)行顏色互換,如把序列中車型同為A的兩個(gè)車身顏色互換,則會(huì)使該序列的前兩個(gè)車身都為顏色1.這種調(diào)整未實(shí)質(zhì)性改變客戶訂單,但噴涂顏色轉(zhuǎn)換次數(shù)可能會(huì)減少,從而達(dá)到總的顏色轉(zhuǎn)換次數(shù)最少的要求.由于在此過(guò)程中沒有用到緩沖區(qū),此即車身涂裝的虛擬重排序問(wèn)題.

      為了便于問(wèn)題描述和建模,對(duì)本文所用符號(hào)說(shuō)明如下:一般地,給定一個(gè)初始序列{N},共有n個(gè)個(gè)體,每個(gè)個(gè)體同時(shí)擁有兩種屬性,其中第1種屬性有p個(gè)屬性值,第2種屬性有q個(gè)屬性值.對(duì)涂裝問(wèn)題把車型看作第1種屬性,顏色看作第2種屬性.

      ej表示第j種顏色,是q維0-1向量,其第j個(gè)分量為1,其余分量為0.

      Xi=(xi,1xi,2…xi,q)T,是一個(gè)q維0-1向量,表示給定序列{N}中第i個(gè)個(gè)體的顏色.

      1表示每個(gè)分量都為1的q維向量.

      nkj表示給定序列{N}中具有第k個(gè)第1種屬性,第j個(gè)第2種屬性的個(gè)體數(shù)量.

      /·/是自定義的一種數(shù)學(xué)運(yùn)算,表示對(duì)處于其中的向量的每個(gè)分量取絕對(duì)值.

      Yi,i+1表示對(duì)應(yīng)向量Xi、Xi+1的q維向量.

      2 汽車涂裝車間虛擬重排序的數(shù)學(xué)模型

      涂裝車間根據(jù)訂單為汽車噴指定顏色的漆.由于噴頭在轉(zhuǎn)換顏色時(shí)會(huì)增加時(shí)間、物料、人工等方面的成本,涂裝車間希望盡可能地減少噴槍顏色的轉(zhuǎn)換次數(shù).

      進(jìn)入涂裝車間的車身序列是上游車間的出車間序列.對(duì)涂裝車間來(lái)說(shuō),相當(dāng)于給定了入車間序列.涂裝車間需對(duì)入車間的車身序列進(jìn)行調(diào)整以實(shí)現(xiàn)噴槍顏色轉(zhuǎn)換次數(shù)最少的目標(biāo).在序列調(diào)整過(guò)程中,所關(guān)注的汽車屬性為車身型號(hào)和車身顏色.通過(guò)互換相同車型的顏色,能做到訂單無(wú)實(shí)質(zhì)變化,但顏色序列會(huì)發(fā)生改變,從而實(shí)現(xiàn)車身序列的虛擬重排序.

      根據(jù)虛擬重排序的特點(diǎn),可以總結(jié)出涂裝虛擬重排序的基本性質(zhì):(1)顏色唯一性.不論如何調(diào)整車身序列,每個(gè)車身最終只能有唯一的涂裝方案.(2)統(tǒng)計(jì)結(jié)果不變性.重排序只改變了訂單順序,排序前后的兩個(gè)序列中任一車型和顏色的車的數(shù)量保持不變.

      用Xi表示第i輛車的涂裝顏色.若其第j個(gè)分量為1,其余分量為0,則該輛車涂裝第j種顏色.

      根據(jù)顏色唯一性,對(duì)序列中的每個(gè)個(gè)體來(lái)說(shuō),最終被噴涂的顏色只能是一種,于是有

      (1)

      根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果不變性,對(duì)于Xi、Sk和nkj來(lái)說(shuō),存在如下關(guān)系:

      (2)

      上式保證了顏色互換只發(fā)生在相同車型中,因此,任何特定車型和顏色的個(gè)體數(shù)目在序列優(yōu)化前后保持不變.

      此外,還需把顏色變化次數(shù)表示出來(lái).在序列中相鄰的兩個(gè)個(gè)體,當(dāng)用后一個(gè)個(gè)體的顏色向量減去前一個(gè)個(gè)體的顏色向量,并對(duì)得到顏色差值向量的每個(gè)分量取絕對(duì)值,則相鄰兩個(gè)個(gè)體(第i+1個(gè)個(gè)體和第i個(gè)個(gè)體)之間的顏色變化次數(shù)為

      (3)

      若相鄰兩個(gè)個(gè)體顏色不同,則式(3)的值為1,表示顏色發(fā)生了一次變化;當(dāng)前后兩個(gè)個(gè)體顏色相同,則式(3)的值為0,表示兩個(gè)相鄰個(gè)體顏色相同.

      綜合式(1)~(3),建立汽車涂裝虛擬重排序問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型:

      i∈Sk,j=1,2,…,q,k=1,2,…,p

      Xi分量取值均為0-1變量

      該模型為基本模型,其目標(biāo)函數(shù)是總的噴槍顏色轉(zhuǎn)換次數(shù)最少,對(duì)應(yīng)式(3).約束分為3類,從上到下依次是:顏色唯一性約束,對(duì)應(yīng)式(1);統(tǒng)計(jì)結(jié)果不變性約束,對(duì)應(yīng)式(2);向量的每個(gè)分量均為0-1變量的約束.

      3 對(duì)基本模型的轉(zhuǎn)化與分析

      基本模型建立了關(guān)于汽車涂裝車間虛擬重排序問(wèn)題的含義明確、關(guān)系清晰的數(shù)學(xué)模型.但目標(biāo)函數(shù)含有本文定義的對(duì)向量分量取絕對(duì)值的運(yùn)算,是非線性的,難以直接求解.根據(jù)0-1變量的特點(diǎn),當(dāng)把目標(biāo)函數(shù)中的向量X用XTX來(lái)替代,此時(shí),目標(biāo)函數(shù)變?yōu)?/p>

      (4)

      注意到,Xi的分量都是0-1變量,因此式(4)表示顏色變化次數(shù)與原模型中的目標(biāo)函數(shù)未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變,但自定義的絕對(duì)值符號(hào)已經(jīng)去掉.此時(shí),基本模型變?yōu)槟繕?biāo)函數(shù)是二次的、約束為線性的0-1整數(shù)規(guī)劃.目前,常用求解軟件不能直接求解一般意義上的0-1二次整數(shù)規(guī)劃,需要對(duì)模型的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化.

      把式(4)中的通項(xiàng)(Xi+1-Xi)T·(Xi+1-Xi)展開:

      (5)

      (6)

      (7)

      表1 0-1變量及其運(yùn)算結(jié)果

      從表1可見,前3列表示了xi和xj以及xi·xj的所有可能.第4列則是y對(duì)應(yīng)xi·xj時(shí)的所有可能,此時(shí)y和xi·xj毫無(wú)關(guān)系.當(dāng)加入約束條件(7)后,y的取值即y′(第5列)與xi·xj(第3列)完全一致.由于表1列出了xi·xj和y′所有可能的情形,在每一種情形下,y′和xi·xj都相等.因此,可用y′代替xi·xj.這類約束條件可稱為變量替換約束.當(dāng)引入這一類約束,目標(biāo)函數(shù)就變?yōu)榫€性的,于是基本模型變?yōu)?/p>

      i∈Sk,j=1,2,…,q,k=1,2,…,p

      i=1,2,…,n-1,j=1,2,…,q

      Xi分量取值均為0-1變量

      z4是相鄰個(gè)體顏色相同的數(shù)目,則實(shí)際發(fā)生顏色轉(zhuǎn)換次數(shù)為(n-1)-z4,也就是z2(注意到z2=z3),故有z2+z4=n-1.表明一個(gè)給定序列顏色相同和不同的相鄰個(gè)體總數(shù)是固定的,總是序列個(gè)體數(shù)減1.

      對(duì)于給定序列{N},所建立的0-1線性整數(shù)規(guī)劃(模型1)共有n個(gè)顏色唯一性約束;pq個(gè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果不變性約束;2(n-1)q個(gè)變量替換約束;2(n-1)q個(gè)0-1變量約束,也就是0-1變量的個(gè)數(shù).出現(xiàn)在目標(biāo)函數(shù)中的變量有(n-1)q個(gè).

      4 模型應(yīng)用

      4.1 模型1的應(yīng)用示例

      為了從不同側(cè)面清楚地展示模型1的建立和求解,模型用向量的分量表示.以在問(wèn)題描述中給出的例子為例,對(duì)給定的序列{A2,C1,D2,A1,B1,C2,C2,E2,D2,B2,A1,E1},要求對(duì)該序列進(jìn)行虛擬重排序以實(shí)現(xiàn)顏色轉(zhuǎn)換次數(shù)最少.根據(jù)給定的序列有n=12,p=5,q=2.此時(shí),原始序列關(guān)于車型和顏色兩種屬性的個(gè)體統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2.

      從表2可見,對(duì)SA,有SA=nA1+nA2=2+1=3.對(duì)給定序列,當(dāng)i∈SA時(shí),有i=1,4,11(見給定序列).

      表2 原始序列中車型和顏色的個(gè)體數(shù)目統(tǒng)計(jì)結(jié)果

      模型:

      s.t.xi,1+xi,2=1;i=1,2,…,12

      x1,j+x4,j+x11,j=nAj;i∈SA,j=1,2

      x5,j+x10,j=nBj;i∈SB,j=1,2

      x2,j+x6,j+x7,j=nCj;i∈SC,j=1,2

      x3,j+x9,j=nDj;i∈SD,j=1,2

      x8,j+x12,j=nEj;i∈SE,j=1,2

      i=1,2,…,11,j=1,2

      所有變量均為0-1變量.該模型有n+pq+2(n-1)q=12+5×2+2×11×2=66個(gè)約束條件(不含關(guān)于變量是0-1整數(shù)這一約束),有(n-1)q+nq=(12-1)×2+12×2=46個(gè)變量.

      根據(jù)xi,j的值(也可以根據(jù)yi+1,i值)得到優(yōu)化后的顏色排序?yàn)閧1,1,2,2,2,2,2,2,2,1,1,1},重排序后的序列為{A1,C1,D2,A2,B2,C2,C2,E2,D2,B1,A1,E1}.可以看出,在第2、3個(gè)個(gè)體以及第9、10個(gè)個(gè)體間各發(fā)生了一次顏色變化,共發(fā)生了2次顏色變化.若初始序列不進(jìn)行虛擬重排序,則需要5次顏色變化.

      4.2 考慮最大噴涂量限制的模型擴(kuò)展

      在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,噴槍在連續(xù)噴涂一定數(shù)量的車體后,也需要進(jìn)行及時(shí)的清洗維護(hù),以免出現(xiàn)氣孔和通道堵塞等影響車身噴涂質(zhì)量問(wèn)題.且當(dāng)檢查人員面對(duì)過(guò)長(zhǎng)的相同顏色汽車序列時(shí),其檢查故障的能力會(huì)降低[15].因此,汽車涂裝時(shí)一般會(huì)設(shè)置一個(gè)最大噴涂量,即連續(xù)噴涂相同顏色的車輛不能超過(guò)最大噴涂量.

      若允許的最大噴涂量為m,則在任意連續(xù)的m+1個(gè)噴涂車輛中,至少存在一組兩個(gè)位置相鄰的車輛是不同顏色,即:

      (8)

      式(8)為最大噴涂量約束.該約束條件是非線性的,其非線性項(xiàng)與基本模型目標(biāo)函數(shù)的非線性項(xiàng)完全相同,故可以采用同樣的處理方法,使之變?yōu)榫€性約束.此時(shí),會(huì)在約束條件中增加n-m個(gè)最大噴涂量約束.

      若考慮最大噴涂量限制(設(shè)m=5),則在模型1基礎(chǔ)上增加該類約束即可.使用Matlab軟件對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解,結(jié)果匯總?cè)绫?.

      表3 虛擬重排序的解

      5 結(jié) 語(yǔ)

      本文探討了關(guān)于汽車涂裝虛擬重排序問(wèn)題的建模與求解.在對(duì)虛擬重排序特點(diǎn)進(jìn)行提煉的基礎(chǔ)上,把顏色做了編碼,建立了關(guān)于涂裝虛擬重排序的0-1二次整數(shù)規(guī)劃模型,并提出了把模型中二次表達(dá)式轉(zhuǎn)化為線性表達(dá)式的方法,從而最終建立起關(guān)于涂裝虛擬重排序問(wèn)題的0-1線性整數(shù)規(guī)劃模型.由于屬性是顏色還是其他對(duì)所建立的模型并無(wú)實(shí)質(zhì)性影響,故所建模型可用于任何虛擬重排序問(wèn)題.

      所建立的0-1線性整數(shù)模型的變量和約束條件的個(gè)數(shù)大致在max{np,nq,pq}數(shù)量級(jí),即模型本身規(guī)模和問(wèn)題的參數(shù)(n,p,q)之間大體是二次方關(guān)系.盡管0-1線性整數(shù)規(guī)劃目前尚無(wú)一般的多項(xiàng)式時(shí)間算法,但已經(jīng)有很多求解軟件,如Matlab、CPLEX、LINGO等,都可以直接求解這類問(wèn)題,無(wú)須設(shè)計(jì)專門的求解算法就能求得精確解.這是本研究與以往虛擬重排序問(wèn)題研究最大的不同.

      此外,除了借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)、優(yōu)化方法等,尋找問(wèn)題本身的特點(diǎn)應(yīng)該是解決虛擬重排序問(wèn)題的努力方向之一.因?yàn)閺母L(zhǎng)的時(shí)間跨度看,序列的規(guī)模會(huì)很大,但屬性種類和取值有限,這就意味著這類排序問(wèn)題不但會(huì)存在具有相同序列的片段,而且極可能存在如“再生長(zhǎng)點(diǎn)”類似的性質(zhì),即對(duì)于給定序列,其中存在一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn).這些節(jié)點(diǎn)有如下的性質(zhì):當(dāng)按照這些節(jié)點(diǎn)把序列分為小的序列時(shí),對(duì)每個(gè)小序列進(jìn)行虛擬重排序,這些小序列虛擬重排序的結(jié)果和把整個(gè)序列直接進(jìn)行虛擬重排序的結(jié)果一致.此時(shí),問(wèn)題的規(guī)模就會(huì)大大降低,計(jì)算復(fù)雜性也隨之大幅下降.“再生長(zhǎng)點(diǎn)”方面的研究,也許是解決虛擬重排序問(wèn)題一個(gè)值得嘗試的思路.

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