基于雙種群并行遺傳算法的混合流水線優(yōu)化.pdf

1、電子商務(wù)在服務(wù)行業(yè)中占據(jù)重要地位。而對其運營中心的管理和流程優(yōu)化成為了各電商企業(yè)越來越關(guān)注的課題之一。在運營中心，逆向物流部門的響應(yīng)速度和工作質(zhì)量是影響客戶體驗及運營成本的重要因素。本文的研究背景為某電子商務(wù)企業(yè)（下面簡稱為A公司）的運營中心逆向物流部門的精益改善項目，項目目標(biāo)是實現(xiàn)整組工位的均衡化生產(chǎn)。目前該部門流水線及各工位存在嚴(yán)重的“時忙時閑”現(xiàn)象，導(dǎo)致整組效率的提升困難。現(xiàn)欲利用流水線工位布局改善，合理分配作業(yè)元素和改進(jìn)配送站預(yù)

2、約到貨時間等手段，實現(xiàn)消除“瓶頸工位”，均衡化生產(chǎn)，最終提升效率，即縮短加工總時長的目的。
　　 論文結(jié)合精益生產(chǎn)理論的優(yōu)化成果，利用混合流水線均衡原理建立多層目標(biāo)模型，同時采用雙種群遺傳算法原理對粗粒度并行遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)后，對模型進(jìn)行求解。在研究背景方面:以逆向物流部門退貨流水線為研究對象。研究涉及產(chǎn)品種類多樣，同時其自主制定預(yù)約配送計劃的能力有利于全面考慮不同種類產(chǎn)品的投產(chǎn)排序計劃對流水線均衡生產(chǎn)的影響;在研究方法方面:本

3、文結(jié)合定性和定量的研究方法，不僅針對“瓶頸工位”問題改善了現(xiàn)場布局，同時針對混合流水線平衡模型求解得到最優(yōu)的作業(yè)元素分配方案以及產(chǎn)品投產(chǎn)排序方案;在模型建立方面:通過目標(biāo)分離和子種群獨立進(jìn)化手段，避免了傳統(tǒng)多目標(biāo)求解時權(quán)重設(shè)置帶來的主觀性弱點;在算法、編程方面:借鑒雙種群遺傳算法的優(yōu)化原理及粗粒度并行的優(yōu)化思想，旨在克服傳統(tǒng)遺傳算法的全局收斂性差及搜索速度慢的缺陷;在數(shù)值試驗方面:首先，通過五種運行原理的結(jié)果比較，對本文提出的“多目標(biāo)輪