混合裝配線平衡排序問題研究與系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、混合裝配生產(chǎn)線相對于單品種裝配線要復(fù)雜很多，但可以提高資源利用率和生產(chǎn)效率，已逐漸被很多制造生產(chǎn)行業(yè)所接受。本論文主要針對混合裝配線的負荷平衡和排序優(yōu)化兩個方面的內(nèi)容展開詳細研究，結(jié)合所建立的多目標(biāo)函數(shù)和約束條件設(shè)計了改進的智能優(yōu)化算法，并最終開發(fā)出混合裝配線的平衡排序優(yōu)化系統(tǒng)軟件，可以直觀得到優(yōu)化方案和改善方案。
　　 首先通過理論分析建立了平衡與排序問題的多目標(biāo)優(yōu)化模型。解決混合平衡問題的主要思路是對裝配時間和優(yōu)先矩陣進行整

2、理，根據(jù)相關(guān)公式把混合裝配線變成單一品種的裝配線，將生產(chǎn)節(jié)拍、工作站整體及相互之間負荷均衡綜合考慮，建立了平衡優(yōu)化問題的綜合優(yōu)化目標(biāo)。解決混合排序問題的思路是將對各品種的實際需求量簡化成在一個最小生產(chǎn)循環(huán)中的需求量，然后對最小集合進行重復(fù)排序，分別對子目標(biāo)平準(zhǔn)化排序的優(yōu)化模型和最小生產(chǎn)循環(huán)周期的優(yōu)化模型進行歸一化處理，平衡優(yōu)化所得到的工作站負荷將作為排序問題的數(shù)據(jù)輸入依據(jù)，最終建立多目標(biāo)的排序優(yōu)化函數(shù)。
　　 其次對解決平衡排序

3、問題的優(yōu)化算法作出改進，針對遺傳算法在求解平衡與排序問題時的早熟現(xiàn)象，對組成編寫的算法流程進行深入的完善和改進。對于平衡問題采用隨機拓撲排序生成初始種群，保證種群個體符合先后約束關(guān)系；改進了選擇算子，進化前期采用跨世代精英選擇保證種群樣本的多樣化，進化后期采用隨機競爭選擇混合采樣法，使搜索逼向最優(yōu)解；變異算子設(shè)為插入變異，同時每一代的進化過程中都使用遷入算子引進新個體。在排序問題優(yōu)化算法中嵌入了局部爬山算子，使整個算法的搜索能力增強；變