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8.3 KiB
Python
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# 数据结构定义：存储订单、企业、供应商数据及算法配置
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class OrderData:
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"""订单数据类：存储物料需求、交货期、成本等信息（贴合生产实际优化）"""
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def __init__(self):
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self.I = 12 # 物料种类数（12种，分3类：核心/常规/小众）
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# 需求数量：核心物料(1-3)需求量大(1.5-2.5万)、常规物料(4-9)中等(0.7-1.2万)、小众物料(10-12)小(0.3-0.5万)
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self.Q = [22000, 25000, 18000, 11000, 9500, 12000, 8500, 7000, 9000, 4500, 3800, 5000]
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self.Dd = 35 # 交货期微调为35（12种物料需更合理的生产周期）
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# 风险企业采购价：核心物料批量效应价低(28-35)、常规中等(38-45)、小众物料价高(48-52)
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self.P0 = [32, 28, 30, 42, 40, 45, 38, 41, 43, 50, 48, 52]
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# 风险企业运输成本：距离近（20），成本整体偏低(5-8)，小众物料因量小单位运输成本略高
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self.T0 = [5, 6, 5, 7, 6, 7, 6, 8, 7, 8, 7, 8]
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self.transport_speed = 12 # 运输速度微调为12（更贴合实际公路运输效率）
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class RiskEnterpriseData:
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"""风险企业数据类：存储风险企业的产能、距离等信息（优化产能梯度）"""
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def __init__(self):
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self.I = 12 # 物料种类数（与订单一致）
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# 单物料最小产能：核心物料产能高(120-150)、常规中等(80-110)、小众低(50-70)
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self.C0_i_min = [140, 150, 130, 100, 90, 110, 85, 80, 95, 65, 55, 70]
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self.C0_total_max = 1100 # 总产能上限（适配12种物料的综合供应，略高于原数值）
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self.distance = 20 # 风险企业优先布局在需求点附近，距离保持低值
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class SupplierData:
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"""供应商数据类：7家供应商（专业化分工+数值贴合实际供需）"""
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def __init__(self, I=12):
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self.I = I # 物料种类数
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self.supplier_count = 7 # 供应商数量（7家，分综合/专业/小众类型）
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self.names = ["S0", "S1", "S2", "S3", "S4", "S5", "S6"] # 供应商命名
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# 生产权限矩阵（7×12）：体现专业化分工
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# S0：全品类（头部综合供应商）；S1：核心+部分常规；S2：常规物料；S3：小众+部分常规；S4-S6：专用物料（按物料组分工）
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self.can_produce = [
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[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], # S0：全品类覆盖
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[1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0], # S1：核心(1-3)+常规(4-6)
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[0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0], # S2：常规物料(4-9)
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1], # S3：常规(7-9)+小众(10-12)
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[1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0], # S4：专用组1（1/4/7/10）
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[0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0], # S5：专用组2（2/5/8/11）
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[0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1] # S6：专用组3（3/6/9/12）
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]
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# 单物料最小产能（7×12）：0=不能生产，产能与物料类型匹配
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self.Cj_i_min = [
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[130, 140, 120, 95, 85, 105, 80, 75, 90, 60, 50, 65], # S0：全品类产能均衡
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[145, 155, 135, 100, 90, 110, 0, 0, 0, 0, 0, 0], # S1：核心物料产能偏高
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[0, 0, 0, 98, 88, 108, 82, 78, 92, 0, 0, 0], # S2：常规物料产能中等
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 83, 79, 93, 62, 52, 67], # S3：小众物料产能偏低
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[135, 0, 0, 96, 0, 0, 81, 0, 0, 61, 0, 0], # S4：专用组1产能适配
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[0, 142, 0, 0, 87, 0, 0, 76, 0, 0, 51, 0], # S5：专用组2产能适配
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[0, 0, 132, 0, 0, 106, 0, 0, 89, 0, 0, 66] # S6：专用组3产能适配
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]
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# 总产能上限：头部供应商(S0)最高，专业供应商次之，小众供应商最低（符合实际供应链层级）
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self.Cj_total_max = [950, 880, 820, 750, 700, 680, 650]
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# 最小起订量：核心物料起订量高(2000-3500)、常规中等(800-1800)、小众低(300-600)
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self.MinOrder = [
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[3200, 3500, 2800, 1600, 1200, 1800, 1000, 800, 1400, 500, 350, 550],
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[3300, 3600, 2900, 1700, 1300, 1900, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
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[0, 0, 0, 1650, 1250, 1850, 1050, 850, 1450, 0, 0, 0],
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1100, 900, 1500, 550, 400, 600],
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[3250, 0, 0, 1620, 0, 0, 1020, 0, 0, 520, 0, 0],
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[0, 3550, 0, 0, 1280, 0, 0, 880, 0, 0, 380, 0],
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[0, 0, 2850, 0, 0, 1880, 0, 0, 1480, 0, 0, 580]
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]
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# 最大供应量：不低于订单需求（避免供应不足），核心物料供应能力强，小众物料供应有限
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self.MaxOrder = [
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[25000, 28000, 21000, 14000, 12000, 15000, 11000, 9000, 12000, 6000, 5000, 7000],
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||
[26000, 29000, 22000, 15000, 13000, 16000, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
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[0, 0, 0, 14500, 12500, 15500, 11500, 9500, 12500, 0, 0, 0],
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[0, 0, 0, 0, 0, 0, 12000, 10000, 13000, 6500, 5500, 7500],
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[25500, 0, 0, 14200, 0, 0, 11200, 0, 0, 6200, 0, 0],
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[0, 28500, 0, 0, 12800, 0, 0, 9800, 0, 0, 5200, 0],
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[0, 0, 21500, 0, 0, 15800, 0, 0, 12800, 0, 0, 7200]
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# 单位采购价：核心物料因批量大价低(28-35)、常规中等(38-45)、小众高(48-55)；专业供应商比综合供应商价略低（专业化优势）
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self.P_ij = [
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[30, 28, 29, 40, 38, 43, 39, 41, 42, 50, 48, 51],
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[29, 27, 28, 39, 37, 42, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
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[0, 0, 0, 38, 36, 41, 37, 39, 40, 0, 0, 0],
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||
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 38, 40, 41, 49, 47, 50],
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||
[31, 0, 0, 40, 0, 0, 39, 0, 0, 51, 0, 0],
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||
[0, 28, 0, 0, 37, 0, 0, 40, 0, 0, 49, 0],
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[0, 0, 29, 0, 0, 42, 0, 0, 41, 0, 0, 52]
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]
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# 单位运输成本：与距离正相关（核心优化点），小众物料因运输量小单位成本略高
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self.T_ij = [
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[8, 7, 8, 10, 9, 11, 9, 10, 10, 13, 12, 14],
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[7, 6, 7, 9, 8, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
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||
[0, 0, 0, 11, 10, 12, 10, 11, 11, 0, 0, 0],
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||
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 12, 11, 12, 14, 13, 15],
|
||
[9, 0, 0, 10, 0, 0, 9, 0, 0, 13, 0, 0],
|
||
[0, 8, 0, 0, 9, 0, 0, 10, 0, 0, 12, 0],
|
||
[0, 0, 8, 0, 0, 11, 0, 0, 11, 0, 0, 14]
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]
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# 供应商距离：梯度分布（40-80），运输成本随距离递增（贴合实际物流成本逻辑）
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self.distance = [50, 40, 60, 70, 55, 45, 65]
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class Config:
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"""算法参数配置类：存储NSGA-II的各类参数"""
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def __init__(self):
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# 种群参数
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self.pop_size = 400 # 种群大小（相对越多越好）
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self.N1_ratio = 0.2 # 优先成本的种群比例
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self.N2_ratio = 0.2 # 优先延期的种群比例
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self.N3_ratio = 0.3 # 强制风险企业的种群比例
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self.N4_ratio = 0.3 # 随机种群比例
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# 遗传操作参数
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self.crossover_prob = 0.8 # 交叉概率
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self.mutation_prob = 0.3 # 变异概率
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self.max_generations = 1000 # 最大进化代数
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# 惩罚系数
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self.delta = 1.3 # 变更惩罚系数
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# 早停参数
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self.early_stop_patience = 100 # 连续多少代无改进则早停
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self.early_stop_threshold = 0.15 # 目标值变化阈值（相对越高，收敛越稳定）
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||
# 目标函数数量
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self.objective_num = 2 # 双目标（成本+延期）
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self.duplicate_threshold = 0.02 # 和种群数量相乘，重复解保留数量比例（根据种群数量选择）
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||
self.print_top_n = 10 # 打印前N个最优解
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class DataStructures:
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"""数据结构工具类：提供评价指标计算等功能"""
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@staticmethod
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def calculate_evaluation_index(objectives, optimal_cost, optimal_tardiness, max_cost, max_tardiness):
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"""
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计算评价指标
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: objectives: 解的目标值 (成本, 延期)
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: optimal_cost: 最优成本值
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: optimal_tardiness: 最优延期值
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: max_cost: 最大成本值
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||
: max_tardiness: 最大延期值
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||
:return: 评价指标值
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"""
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cost, tardiness = objectives
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if max_cost - optimal_cost == 0:
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cost_ratio = 0
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else:
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cost_ratio = cost/(max_cost - optimal_cost)
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if max_tardiness - optimal_tardiness == 0:
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||
tardiness_ratio = 0
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||
else:
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tardiness_ratio = tardiness/( max_tardiness - optimal_tardiness)
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||
return cost_ratio + tardiness_ratio |