專利名稱：：一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明屬微粉磨料以及粉體材料配比
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是涉及一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)。技術(shù)背景在此之前，對磨料配料技術(shù)的研究僅限于在化學(xué)方法，即燒結(jié)配料的優(yōu)化。在這些專利中，配料的約束為燒結(jié)對各種化學(xué)成分的要求和硬度、抗破碎性等物理性能指標(biāo)。例如國際公布號W02004/069399的專利立方氮化硼、立方氮化硼的合成催化劑、以及立方氮化硼的制造方法，其中研究了立方氮化硼的制造和催化劑的使用及其質(zhì)量的影響。又如公開號為1511783的專利人造金剛石的合成方法，此發(fā)明將觸媒、碳片、葉臘石塊組裝在一起，通過一定的合成工藝生產(chǎn)出產(chǎn)量高、強(qiáng)度大、優(yōu)質(zhì)品率高的人造金剛石。這些方法都是研究磨料配料的化學(xué)方法，不涉及不同粒度號產(chǎn)品之間的關(guān)系。
發(fā)明內(nèi)容所要解決的技術(shù)問題本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種根據(jù)企業(yè)訂單對不同粒度號磨料微粉需求，利用產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫的庫存產(chǎn)品信息，通過基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)計(jì)算出生成訂單需求粒度號產(chǎn)品所需要的參與配比的微粉粒度號和比例。技術(shù)方案本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是提供一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，包括用戶磨料微粉信息庫模塊存儲用戶信息、磨料價格和粒度組成的所有數(shù)據(jù)；功能實(shí)現(xiàn)模塊利用信息庫模塊的庫存產(chǎn)品信息，通過基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，計(jì)算出符合需求粒度號產(chǎn)品所需要的參與配比的微粉粒度號和比例；所述的遺傳算法是將從數(shù)據(jù)庫中讀取的參數(shù)數(shù)據(jù)以及通過可視化界面輸人的數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算后，再利用人機(jī)界面，讀取優(yōu)化運(yùn)算結(jié)果并顯示在界面中；資料更新模塊用戶可自行輸入?yún)⑴c配比產(chǎn)品的參數(shù)，更改磨料微粉的相關(guān)參數(shù)，包括價格、暢銷系數(shù)，從而獲得生成產(chǎn)品的相關(guān)信息。所述的遺傳算法包括下列步驟(1)設(shè)定遺傳算子在設(shè)計(jì)遺傳算子交叉、選擇和變異算子的基礎(chǔ)上提前設(shè)定以下4個運(yùn)行參數(shù)M:群體大小，即群體中所含個體的數(shù)量，在此取為100;T:遺傳算法的終止遺傳代數(shù)，在此取為500;Pc:交叉概率，在此取為0.8;Pm:變異概率，在此取為0.15;初始群體中的個體是隨機(jī)產(chǎn)生的。將用戶輸入的重量參數(shù)作為可行區(qū)的上界，整個可行區(qū)設(shè)定為初始群體的生成區(qū)域，隨機(jī)生成一定數(shù)目的個體。用長度為10位的二進(jìn)制編碼串來表示決策變量，作為基因串，IO位二進(jìn)制串可以表示從O到1023之間的1024個不同的數(shù)，故將重量參數(shù);c。、；c,、x2、x3、x4的定義域離散化為1023個均等的區(qū)域，包括兩個端點(diǎn)在內(nèi)共有1024個不同的離散點(diǎn)。依次讓它們分別對應(yīng)于從OOOOOOOOOO(O)到1111111111(1023)之間的二進(jìn)制編碼。再將分別表示x。，…，^的五個10位長的二進(jìn)制編碼串連接在一起，組成一個50位長的二進(jìn)制編碼串。(2)進(jìn)行解碼解碼時先將50位長的二進(jìn)制編碼串切斷為五個10位長的二進(jìn)制編碼串，然后分別將它們轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的十進(jìn)制整數(shù)代碼，依據(jù)個體編碼方法相對定義域的離散化方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換；(3)計(jì)算個體適應(yīng)度遺傳算法為求函數(shù)的最大值，采用冪函數(shù)將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù)；(4)配比分析計(jì)算分析各種微粉磨料粒度標(biāo)準(zhǔn)尺寸，通過目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù)求得對應(yīng)的參與配比的5種磨料微粉的重量；某一粒度號的磨料微粉僅能由與它相鄰的上下共四種粒度號磨料及其自身配比得到。因此，選擇微粉配比的最大范圍為五種原料進(jìn)行配比。五種磨料微粉X。、XpX2、JC3、J^組成基因串，用長度為10位的二進(jìn)制編碼串來表示決策變量，作為基因串，編碼后參數(shù)在范圍內(nèi)變化。設(shè)計(jì)如公式(2)所示的二次型函數(shù)為目標(biāo)函數(shù)，再由目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)，即可求得滿足上述二次型目標(biāo)函數(shù)取得極小值的x,，即對應(yīng)的參與配比的5種磨料微粉的重量。(5)是否達(dá)到最大遺傳代數(shù)判斷是否達(dá)到終止遺傳代數(shù)T;若未達(dá)到，則進(jìn)行交叉算子、選擇算子、變異算子，并返回步驟(2);交叉運(yùn)算采用單點(diǎn)交叉算子。即對群體中的個體進(jìn)行兩兩隨機(jī)配對，每一對相互配對的個體，隨機(jī)設(shè)置某一基因位之后的位置為交叉點(diǎn)；依設(shè)定的交叉概率在其交叉點(diǎn)處相互交換兩個個體的部分染色體，從而產(chǎn)生兩個新的個體。選擇運(yùn)算采用比例選擇算子。即個體被選中并遺傳到下一代群體中的概率與該個體的適應(yīng)度大小成正比。變異運(yùn)算采用均勻變異算子。依次指定個體編碼串中的每個基因位為變異點(diǎn)，對每一個變異點(diǎn)，以變異概率從對應(yīng)基因的取值范圍內(nèi)取一隨機(jī)數(shù)來替代原有基因值，從而產(chǎn)生出一個新的個體。(6)若步驟(5)達(dá)到最大遺傳代數(shù)，則終止運(yùn)算，取出最優(yōu)基因串。所述的用戶信息包括用戶名和密碼；磨料價格包括粒度號、價格和暢銷系數(shù)；粒度組成包括粒度號、最大粒范圍、D3范圍、D50范圍和D94范圍。所述的優(yōu)化系統(tǒng)是在VisualC#2005和SQLServer2005基礎(chǔ)上開發(fā)的。由于國標(biāo)GB2477—83磨料粒度號是以顆粒大小定義的，為了證明磨料微粉配比生產(chǎn)的可行性，我們將根據(jù)表1GB2477—83標(biāo)準(zhǔn)為例進(jìn)行分析。GB2477—83將磨料按顆粒大小分為41個粒度號。這種方法規(guī)定用顆粒的最大寬度代表顆粒的大小，以大致為公比對粒徑分檔，把一個粉粒樣品中的顆粒按上述方法分檔為基本粒、混合粒、細(xì)粒、粗粒和最大粒。由表1:W63-W5磨料微粉粒度組成表歸納可得，每一粒度號的磨料微粉中基本粒的尺寸范圍是上一稍大粒度號磨料中混合粒中除去基本粒的尺寸范圍，同時是下一稍小粒度號磨料中粗粒的尺寸范圍。由此規(guī)律得到相同的微粉顆?？梢酝瑫r成為相鄰粒度號磨料微粉的成分，只是在較小粒度號的基本?？赡艹蔀檩^大粒度號的混合粒的一部分，如W40的基本?？梢越M成W50的混合粒，反過來W50的基本?？梢詷?gòu)成W40的粗粒等等，剩余的不符合合成產(chǎn)品要求的粗粒和細(xì)?？梢酝ㄟ^篩分去除。從而證明了相鄰粒度號微粉配比合成是可行的。面向磨料配比優(yōu)化系統(tǒng)的工作原理根據(jù)表2微粉GB國家標(biāo)準(zhǔn)與JIS日本標(biāo)準(zhǔn)尺寸對照表可知，日本標(biāo)準(zhǔn)的微粉粒度比較集中、粒度號的劃分比較精細(xì)，同時也是國際上較為通用的微粉評定標(biāo)準(zhǔn)。因此，將其作為配比的標(biāo)準(zhǔn)，對實(shí)際生產(chǎn)具有更好的指導(dǎo)意義。它采用"最大粒、D3、D50和D94"等4個參數(shù)表述一種微粉的粒度，這里，最大粒是指所允許最大顆粒的粒徑，D3、D50和D94則表示從最大粒徑開始計(jì)算到這些粒徑值的顆粒(以重量計(jì))含量分別為3%、50%和94%。見表3:各種磨料微粉粒度標(biāo)準(zhǔn)尺寸對照表，得到不同粒度號磨料微粉之間的關(guān)系，建立數(shù)學(xué)模型，并綜合考慮價格、暢銷系數(shù)等因素6對配料的影響，在滿足性能指標(biāo)要求的前提下以經(jīng)濟(jì)效益最大為目標(biāo)，通過遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算。表l,<table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage8</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>由于優(yōu)化面對的問題規(guī)模和復(fù)雜程度較大，而傳統(tǒng)優(yōu)化方法易出現(xiàn)局部最優(yōu)解?；诖嗽?，采用遺傳算法進(jìn)行配料計(jì)算。遺傳算法是從初始群體開始搜索的，而不是從單點(diǎn)開始搜索的，具有較高效率的并行性。它把問題的參數(shù)集表示成個體，并以編碼的形式運(yùn)行，而不是對參數(shù)本身進(jìn)行求解，具有良好的可操作性。遺傳算法使用概率轉(zhuǎn)換規(guī)則而不用確定性規(guī)則，具有全局尋優(yōu)的特點(diǎn)。最優(yōu)化模型一般包括變量、約束條件和目標(biāo)函數(shù)三要素?；虼拇笮『腿后w規(guī)模的選擇分析各種微粉磨料粒度標(biāo)準(zhǔn)尺寸對照表可知，某一粒度號的磨料微粉僅能由與它相鄰的上下共四種粒度號磨料及其自身配比得到。其它粒度號由于D3或D94的尺寸范圍相差太遠(yuǎn)，若作為配比原料會造成很大的浪費(fèi)。因此，選擇微粉配比的最大范圍為五種原料進(jìn)行配比，所生成的粒度號稱作目標(biāo)磨料微粉，其余參與配比的四種粒度號產(chǎn)品都稱作原料微粉。五種磨料微粉xe、；c,、jc2、x3、^組成基因串，用長度為IO位的二進(jìn)制編碼串來表示決策變量，作為基因串，編碼后參數(shù)在范圍內(nèi)變化，解碼時用下述公式計(jì)A=4.096x-2.048(i=0,1,2,3,4)11023(1)式中，x,表示各種原料微粉的用量，乂表示對應(yīng)各基因串的二進(jìn)制數(shù)值。目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算目標(biāo)函數(shù)選用二次型函數(shù)，即+50-2;CiXD50Peri3-S、xD3Per,i=0_494-2AxD94Perii=04+4xSXjxpricej+爿2xSxcoefficientj+i=0(2)其中，x,分別表示各粒度號的原料微粉用量；D50Peri分別表示目標(biāo)微粉的D50對應(yīng)的粒徑在原料微粉粒度號磨料中對應(yīng)的累積百分比；D3P巧、D94P^意義可類推；priCei分別表示各粒度號磨料的價格；coefficienti分別表示各粒度號磨料的暢銷系數(shù)；J,表示價格的加權(quán)系數(shù)；4表示暢銷系數(shù)的加權(quán)系數(shù)。目標(biāo)函數(shù)到適應(yīng)度函數(shù)的轉(zhuǎn)化采用冪函數(shù)進(jìn)行，即F(J)=+(3)遺傳算法一般求函數(shù)的最大值，通過(3)式將求最小值問題轉(zhuǎn)化為求最大值問題。有益效果本發(fā)明的創(chuàng)新點(diǎn)是提出了一種對磨料微粉企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義的磨料生產(chǎn)方法并通過計(jì)算機(jī)的智能配比加以實(shí)現(xiàn)。磨料微粉企業(yè)可將非暢銷粒度號微粉按照一定的規(guī)則混合配料，得到暢銷粒度號磨料，從而通過很低的加工成本帶來良好的經(jīng)濟(jì)效益。由于采用了上述的技術(shù)方案，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下的優(yōu)點(diǎn)和積極效果1)對目前的磨料微粉生產(chǎn)有積極意義。傳統(tǒng)微粉生產(chǎn)都是采用破碎的方法，生產(chǎn)周期長，成本高，質(zhì)量難以保證。本發(fā)明提出的相鄰粒度號磨料微粉配比合成新的粒度號微粉，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)周期短、降低庫存和降低成本。該方法可以推廣至其它粉體材料的配比；2)所提出的基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，可以滿足D3，D50，D94等參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)，可以實(shí)現(xiàn)五種微粉的配比，而且可以保證符合相關(guān)粒度標(biāo)準(zhǔn)，因此本方法的梗用可以保證產(chǎn)品質(zhì)量；3)本方法通過暢銷系數(shù)、微粉價格等參數(shù)建立與微粉市場相關(guān)配比系統(tǒng)，可以提高微粉企業(yè)的產(chǎn)品的市場適應(yīng)能力，縮短新產(chǎn)品生產(chǎn)周期；4)采用遺傳算法進(jìn)行配料計(jì)算。遺傳算法的主要特點(diǎn)是直接對結(jié)構(gòu)對象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定；具有內(nèi)在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力；采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動獲取和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索方向，不需要確定的規(guī)則。特別適用于粉體材料配比優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)簡單通用、魯棒性強(qiáng)。圖l是系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)圖。圖2是軟件總框圖。圖3是算法框圖。圖4是計(jì)算示例。圖5是資料更新示例。具體實(shí)施方式下面結(jié)合具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。應(yīng)理解，這些實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明而不用于限制本發(fā)明的范圍。此外應(yīng)理解，在閱讀了本發(fā)明講授的內(nèi)容之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以對本發(fā)明作各種改動或修改，這些等價形式同樣落于本申請所附權(quán)利要求書所限定的范圍。本優(yōu)化系統(tǒng)的開發(fā)語言是VisualC#2005和SQLServer2005。參照附圖廣3。首先在SQLServer2005平臺上建立用戶磨料微粉信息庫，表結(jié)構(gòu)如圖l所示。然后使用CT語言編寫系統(tǒng)流程和主要功能如圖2所示。遺傳算法流程如圖3，也通過Ctt實(shí)現(xiàn)，運(yùn)算時將從SQL數(shù)據(jù)庫中讀取的參數(shù)數(shù)據(jù)以及通過VisualCtl可視化界面輸人的數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算后，再利用VisualCII的人機(jī)界面，讀取優(yōu)化運(yùn)算結(jié)果并顯示在界面中，同時Ctt可更新SQL數(shù)據(jù)庫，具體體現(xiàn)在資料更新過程中，用戶可根據(jù)自身情況自行更改磨料微粉的相關(guān)參數(shù)，如價格、暢銷系數(shù)等。見圖4，首先選擇目標(biāo)微粉粒度號，并輸入重量；然后在復(fù)選框中選擇庫存的原料微粉粒度號，輸入庫存量；經(jīng)系統(tǒng)計(jì)算得出需使用的各粒度號微粉的重量。本實(shí)施例中，選擇目標(biāo)粒度號為JIS貼OO，重量為300kg;采用5種原料進(jìn)行配比計(jì)算；計(jì)算得出配比后的微粉在經(jīng)過篩網(wǎng)篩去站00的最大粒粒徑以上的顆粒后滿足D3、D50、D94的要求在JIS標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的D3處，微粉的累積密度為2.1%;在D50處，微粉的累積密度為52.5%;在D94處，微粉的累積密度為95%。權(quán)利要求1.一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，包括計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)，其特征在于所述的計(jì)算機(jī)處理系統(tǒng)還包括用戶磨料微粉信息庫模塊存儲用戶信息、磨料價格和粒度組成的所有數(shù)據(jù)；功能實(shí)現(xiàn)模塊利用信息庫模塊的庫存產(chǎn)品信息，通過基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，計(jì)算出符合需求粒度號產(chǎn)品所需要的參與配比的微粉粒度號和比例；所述的遺傳算法的優(yōu)化系統(tǒng)是將從數(shù)據(jù)庫中讀取的參數(shù)數(shù)據(jù)以及通過可視化界面輸入的數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算后，再利用人機(jī)界面，讀取優(yōu)化運(yùn)算結(jié)果并顯示在界面中；資料更新模塊用戶可自行輸入?yún)⑴c配比產(chǎn)品的參數(shù)，更改磨料微粉的相關(guān)參數(shù)，包括價格、暢銷系數(shù)，從而獲得生成產(chǎn)品的相關(guān)信息。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于所述的遺傳算法包括下列步驟(1)初始化群體在設(shè)計(jì)遺傳算子交叉、選擇和變異算子的基礎(chǔ)上提前設(shè)定以下4個運(yùn)行參數(shù)M:群體大小，即群體中所含個體的數(shù)量，在此取為100;T:遺傳算法的終止遺傳代數(shù)，在此取為500;Pc:交叉概率，在此取為0.8;Pm:變異概率，在此取為0.15;(2)進(jìn)行解碼解碼時先將50位長的二進(jìn)制編碼串切斷為五個10位長的二進(jìn)制編碼串，然后分別將它們轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的十進(jìn)制整數(shù)代碼，依據(jù)個體編碼方法相對定義域的離散化方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換；(3)計(jì)算個體適應(yīng)度遺傳算法為求函數(shù)的最大值，采用冪函數(shù)將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù)；(4)配比分析計(jì)算分析各種微粉磨料粒度標(biāo)準(zhǔn)尺寸，通過目標(biāo)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù)求得對應(yīng)的參與配比的5種磨料微粉的重量；是否達(dá)到最大遺傳代數(shù)判斷是否達(dá)到終止遺傳代數(shù)T;若未達(dá)到，則進(jìn)行交叉算子、選擇算子、變異算子，并返回步驟(2);(5)是否達(dá)到最大遺傳代數(shù)判斷是否達(dá)到終止遺傳代數(shù)T;若未達(dá)到，則進(jìn)行交叉算子、選擇算子、變異算子，并返回步驟(2);(6)若步驟(5)達(dá)到最大遺傳代數(shù)，則終止運(yùn)算，取出最優(yōu)基因串。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于所述的用戶信息包括用戶名和密碼；磨料價格包括粒度號、價格和暢銷系數(shù)；粒度組成包括粒度號、最大粒范圍、D3范圍、D50范圍和D94范圍。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于所述的優(yōu)化系統(tǒng)是在VisualC#2005和SQLServer2005基礎(chǔ)上開發(fā)的。全文摘要本發(fā)明涉及一種基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，包括用戶磨料微粉信息庫模塊存儲用戶信息、磨料價格和粒度組成的所有數(shù)據(jù)；功能實(shí)現(xiàn)模塊利用信息庫模塊的庫存產(chǎn)品信息，通過基于遺傳算法的智能微粉配比優(yōu)化系統(tǒng)，計(jì)算出符合需求粒度號產(chǎn)品所需要的參與配比的微粉粒度號和比例；資料更新模塊用戶可自行輸入?yún)⑴c配比產(chǎn)品的參數(shù)，更改磨料微粉的相關(guān)參數(shù)，包括價格、暢銷系數(shù)，從而獲得生成產(chǎn)品的相關(guān)信息。本發(fā)明對磨料微粉企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)具有指導(dǎo)意義，企業(yè)可將非暢銷粒度號微粉按照一定的規(guī)則混合配料，得到暢銷粒度號磨料，從而通過很低的加工成本帶來良好的經(jīng)濟(jì)效益。文檔編號G06Q50/00GK101261704SQ200810083798公開日2008年9月10日申請日期2008年3月11日優(yōu)先權(quán)日2007年12月13日發(fā)明者苗東,郝礦榮申請人:東華大學(xué);鄭州市新大新科技實(shí)業(yè)有限公司