汽车零部件企业生产线优化与设备布局--翻译模块化生产线的优化Diomidis D Spinellis Chrissoleon T Papadopoulos信息和通信系统部工商管理系GR-83200 Karlovasi GR-82100 Chios希腊爱琴大学希腊爱琴大学摘要串行生产线的设计问题涉及分配的资源例如作为服务器的数量他们的服务价格和给定缓冲区生产特定的约束相关的成本和收入预测我们描述了探索的设计模块化面向对象的生产线的优化软件架构可以实例化一个抽象的优化模块使用多种如模拟退火和遗传算法的随机优化方法而其搜索方向引导成本分析仪相结合的吞吐量评估与商业模式的输出其搜索空间受到限制的约束检查吞吐量计算器可以使用马氏广义排队网络方法分解或扩充方法的算法实例关键词制造系统生产线随机建模分析绩效评估优化0 引言串行生产线形成了许多制造系统的核心他们的优化设计是受到特定的限制相关的成本和收入预测许多在这一领域的研究涉及这些制造系统的设计时有相当固有的变异性在各站的处理时间常见的情况与人类操作员装配串行生产线的设计问题涉及到的服务器他们的服务价格并在每个服务器的缓冲区的数目如资源的分配这些问题分别被称为服务器分配分配的工作量缓冲区分配的问题上述问题是一个非线性随机问题其中一个特点这使得它非常具有挑战性的解决是存在线吞吐量估计没有已知的封闭形式表达这一特点使得它很难控制设计变量的函数作为目标函数的变化为对这些随机建模和其他类型的制造系统有关工程的系统分类例如传输线柔性制造系统FMS柔性装配系统FAS 难的问题导致我们对不同的方法确定生产线的优化设计的部署这些方法涉及行吞吐量的最佳线路设计变量的估计和计算在本文中我们描述设探的设计模块化面向对象的生产线优化软件架构到现在为止我们已经用于解决在生产线的缓冲区分配问题以及100多个系列站系统并调查了60站系列生产线中的分配缓冲区服务器服务价格本文的其余部分安排如下第2节中我们目前的生产线的数学模型第3节中我们描述了探讨架构在第4节中我们提出探索原型实现和一些初步的结果而第5结论与我们的未来计划的说明文件1生产线模型我们使用的生产线决策模型基础上的优化配置其组成部分的资源即服务器他们的服务价格并在每个服务器的缓冲区的数目在生产能力和成本上的服务器和服务价格的影响是显而易见的数量增加的服务器或服务率可以很容易地与一个给定的成本和行吞吐量将增加一项具体措施生产线缓冲区分配的吞吐量和成本方面的影响则更加微妙在生产或流线的缓冲区的主要目的是给系统的每个阶段一些从系统的其余部分的独立程度如果缓冲区不存在完美的同步然后将两个相连的工作中心可以操作的唯一途径一个乌托邦式的情况如果有两个工作中心至少有两种情况之间没有缓冲区会发生第一站堵或饥饿的第二站发生阻塞的第一站第一站时处理完其股票发行之前完成第二站的材料它正在和缓冲区的第二站是全饥饿发生的第二站时完成其工作但有没有零件在其缓冲区的第一个工作中心是因为忙或有没有工作在这两种情况下系统的吞吐量低于预期其他情况导致容量损失是行工作中心的崩溃如果有任何的缓冲区系统的所有站必须关闭因为饥饿或阻塞如果有其余站站之间的缓冲区可以保持一段时间的经营在分配缓冲区的缓冲区的数目是不是只依赖后生产线的工艺参数而且还取决于行内站的位置缓冲区的另一个特点是缓冲区是一些数量后停止有效超过临界量的增加在该行的整体输出的缓冲区是与缓冲区相关的成本覆盖虽然缓冲区是任何具有有限能力的生产线的重要组成部分也有与缓冲区相关的成本缓冲区的重要成本之一是流动时间的影响流的时间是系统的过程中通过移动一块从入门到最后阶段完成所需的时间客户积累到系统中所花费的时间比例的间接费用在高流量时增加的结果处理时间比从而减少输出成本的另一个方面是由于占用空间成本较大数量的缓冲区意味着等待否则可能被用于加工设备或材料处理设备的运动更快占领更多的空间处理过程中的库存银行流入和流出的单位也增加了成本从这个描述可以看出确定各站的缓冲区的数量以创建与缓冲区相关的成本和效益之间的完美平衡是一项艰巨的任务根据以上所述我们可以计算出两行的经营目标的措施的资源设置上平均吞吐量和平均工作在稳定状态下的生产线即平均单位总数的进展考虑到每个项目的平均收入及其相关的可变生产成本和持有成本和部署上面我们所描述的资源我们的成本可以得到一个客观的衡量行的经济表现因此根据调查的生产线可以使用以下基本目标函数建模这里K是行内的个别站的数量X是该行的平均吞吐量R是每个项目的平均收入V是平均可变生产成本h每个项目的平均持股成本L是平均在制品是提供一个缓冲空间单元的成本是分配的缓冲区容量缓冲区的位置是在位置服务器的成本是每个工作站的服务器的数量是成本获取给定的服务率在工作站的位置图1探索建筑模型2探索建筑探索架构用于定制灵活高效的生产线优化决策支持系统建设该系统的模块化设计利用不同的评价功能和优化方法以及生产线的限制和商业模式的参数表达这种灵活性是必要的使该系统的用户可以选择适当的算法为解决手头的问题不同的模块之间权衡的指导关心其相对的效率准确性和适用性作为一个例子它有可能获得一个确切的缓冲区配置小生产线采用全面调查和分解法另一方面为了获得一个大型的生产线缓冲区和服务器的数量分配人会选择模拟退火优化方法因为所有配置完全枚举采取望而却步长的时间才能完成作为评价函数的扩展方法因为我们利用在我国目前实施的分解方法不处理并行服务器探索架构生动地描绘作为一个UML类图1架构的驱动程序是一个抽象的优化模块这可以使用各种优化方法如模拟退火遗传算法实例甚至详尽或减少的搜索空间的枚举优化搜索空间受限的约束检查的输出在声明域特定的语言表达了生产模式为基础作为甲骨文确定允许的线路配置优化搜索方向引导成本分析相结合的吞吐量评估与输出变量的经营模式以确定一个给定的线路配置的客观好处商业模式指定一个给定的行吞吐量以及业务相关的成本与所使用的资源获得该级别的吞吐量的商业利益使用马氏广义排队网络方法分解或扩充方法的算法可以被实例化的抽象的吞吐量评估3原型实现为了测试的探索架构的可行性我们已实施了一些具体模块的优化和吞吐量的评估基于这些模块我们能够获得可接受的执行时间限制内为小型和大型生产线生产线的最佳配置在下面的段落中我们勾勒我们已实施的模块31完全枚举优化器完全枚举优化确定最佳的线路配置详尽列举所有可能的配置它是可行的仅适用于小型生产线服务器和缓冲空间但是它是有用的交叉检查等优化方法的结果所有的缓冲区和服务器的组合可以有条不紊地列举考虑生产线的每一个可用的缓冲区内的位置向量表示如果我们用载体然后我们可以很容易地映射到p下的q公式列如如果我们再定义一个递归函数初始的缓冲区的缓冲区配置我们可以依次通过每一个未来可能的配置设置推进从本质上讲地图位置向量到一个新的另一条线路配置递增缓冲区资源的位置到达时在该行的最后的地方然后递归应用设置为指向的缓冲区中的位置他的递归应用的结果然后调整设定值从到新的价值完整的枚举终止当所有的缓冲区达到线的位置作为一个例子在3个缓冲区和2个站组成的行将采取以下值上述过程也可以用来获取各种不同的服务器组合枚举所有缓冲区和服务器组合一个完整的服务器枚举每一行的缓冲区配置32减少枚举优化工具完全枚举优化的一个变种使用跳过无生存能力的缓冲区分配配置减少枚举过程减少枚举的基础上各自的最优分配缓冲区的元素载体与缓冲槽的绝对差值小于或等于1的实验观察一旦OBA即给定值的总缓冲槽必须在生产线的中间缓冲区分配数量已确定值的OBA可以发现邻近缓冲区的位置以前的最优分配缓冲区分配额外的缓冲槽在这种方式中我们已经能够获得通过归纳为任何缓冲槽要减少其工作原理如下行缓冲区的位置之间的分配数量的OBA此时并给出一个需要OBA的载体和然后确定搜索仅值此外减少启动后总的缓冲槽的数量减少是巨大的它采用改进的枚举实验已指出迭代次数减少至少60％的短线本次减持占超过90％的大型生产线超过12站33模拟退火优化工具模拟退火SA的优化确定附近使用SA[1112]随机算法的优化配置它的搜索参数可能需要专家解决问题的具体调整模拟退火是一个适应的模拟物理热力学退火由Metropolis等人描述的原则[13]的组合优化问题[1411]遗传算法[1516]和禁忌搜索技术[17]它遵循局部改善利用解空间的指数复杂的范例该算法的基础上随机技术概述基础上suchtechniques的算法可以在调查中发现Gupta等[18]一个完整的演示文稿的方法及其应用[12]范Laarhoven和Aarts和访问算法及其实施由Corana等[19]及新闻等[20]由于为运筹学SA的工具是由Eglese提出[21]而Koulamas等人[22]提供了一个完整的SA应用运筹学问题的调查在我们的实现[8]我们发现该算法可以处理大型配置中在有限的执行时间34遗传算法的优化器遗传算法GA优化确定附近使用遗传算法的最优配置遗传算法[15162324]是全球性的优化技术避免了许多上很难搜索空间展出本地搜索技术的缺点作为缓冲区的分配问题等遗传算法应用概述戈德堡[25]他们使用的建模设计过程控制提出了由卡尔[24]同时优化模拟系统所使用的方法可以在工作中发现由汤普金斯和Azadivar[26] Gas依赖建模作为生物体人口问题每一个有机体代表一个可能有效的解决问题的办法组成生物体基因代表一个给定的解决方案的一部分标准基因重组运营商正在使用中创造出新生物体现有的相结合对现有的生物体的基因此外突变可以随意改变现有的有机体的组成通常情况下该算法计算人口的所有生物体并创建新的有机体结合现有的根据自己的健身此过程重复进行直到人口的方差达到预定的最低值对GA优化也可以处理大型配置中在有限的执行时间我们发现[27]优化器通常执行速度比模拟退火优化生产不过少的最优配置35精确评估确切的评估[28]在与传统的马尔可夫状态模型结合使用一个确切的数值算法它提供行吞吐量的确切措施在望而却步大的执行时间为代价我们的实现只处理变量的缓冲区分配线评估主要是有用的小线用的缓冲区的数量有限或核实其他评估的运作36分解法评估分解方法评估吞吐量评估的基础上分解方法[2930]与准确的评估相比它提供了一个行吞吐量的高效率和相对准确的逼近我们的实现不能处理并行服务器和可变服务率37扩展方法评估扩展方法是一个强大和有效的近似技术开发由Kerbache和Smith[31]这种方法的特点是反复试验和节点bynode的组合和分解解决方案的程序在我们的分解方法评估theexpansion方法评估可以处理独断专行的拓扑与并行服务器和可变服务率其评价的效率但差比分解方法评估38应用场景基于以上的模块我们取得了一些不同的缓冲区服务器和服务率分配问题为大型和小型生产线附近的最优线配置作为一个典型的例子在图2中的行吞吐量分配计算与缓冲区使用吞吐量9站缓冲区空间图2使用OBA的计算机模拟退火SSADeco线的计算吞吐量较完整枚举使用的确切SCEExact和分解小号评估方法SCEDeco 模拟退火算法进行了比较完整的枚举1-12缓冲区为9站线配置使用的准确和评价方法分解此外图3说明了缓冲Q的分配分配服务器S计算接近最优的生产线配置所需的时间和服务率分配W以及这些资源的组合通过使用扩展方法的吞吐量评估结合站缓冲区和服务器组成的生产线的模拟退火优化我们还使用算法动画技术结合的探索[32]在时域的不同优化算法的搜索空间可视化一个有趣的例子这些结果可以看出图4中其中一个操作的模拟退火优化的图形表示出现旁边的遗传算法优化的等价表示每个点上的两个散点图代表在给定的行吞吐量值算法的一个具体步骤这两个图表显示计算放置在平衡线15个车站30个缓冲区模拟退火算法优化的单一解决方案中在80000迭代的具体例子为更好和更坏的解决方案是在每个迭代步随机选择的解决方案的吞吐量值振荡图表上可以看到振荡宽度减小算法的指数冷却进度和对最优值的收敛对比模拟退火算法遗传算法是基于隐式并行代表的人口由最初的解决方案因此在具体的例子它终止与250代后的优化配置如图表所示开始搜索与范围广泛的不同的解决方案进行评估并在非最佳的解决方案逐渐成为灭绝的同时发展突变和重组再生最理想的解决方案但由于概率的有机体的选择策略他们的生存不会持续很长时间站号图3使用模拟退火优化和扩展方法评估不同的优化配置计算措施的执行时间模拟退火遗传算法尝试世代图4随机操作方法比较4结论探索建立了从下往上为试验生产线的优化算法和方法的工作台目前它提供了一套丰富的算法评估生产线配置架构的模块化和插件兼容性优化和吞吐量的评估模块实例让我们集中我们的工作因此我们的新的工作的一部分需要复查和调整使用作为算法的评估工具探索各自的方法此外模块化的探索促使我们研究进一步优化并列入候选人的评价算法客观地比较各种算法的相对优点和不足配售的方法到现在同一屋檐下的隔离研究在某些情况下提供令人惊讶的精度和效率方面类似的生产线配置不同的结果目前我们正在微调探索基于遗传算法的优化最后我们研究的进一步方向涉及出版和探索模块端口规格提供一个友好的用户界面以便创建一个公开可用的版本作为一个标准的生产线优化算法工作台葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃羀膂蒆螅膅蒁薅袇羁莇薄罿膄芃薃虿罴艿薃袁节膅薂羄肃蒃薁蚃芀荿薀螆肃芅蕿袈芈膁蚈羀肁蒀蚇蚀袄莆蚇螂肀莂蚆罗袂芈蚅蚄膈膄蚄螇羁蒂蚃衿嗉莈蚂羁罿芄螁蚁膄膀螁螃羇葿螀袅腽蒅蝿肈罴莁螈螇芁芇莄袀肄腽莄羂艿蒂莃蚂肂莈蒂蛳芈芄蒁袆肀膀蒀罿袃荟葿螈聿蒄葿袁羁莀蒈羃膇芆蒇蚃。