基于分布估計算法的多目標(biāo)混裝平衡與排序協(xié)同優(yōu)化研究.pdf

1、日益增長的企業(yè)競爭和漸呈個性化的客戶需求，導(dǎo)致企業(yè)對精益化和柔性化生產(chǎn)的追求，也促使裝配生產(chǎn)方式由最初的單品種大批量發(fā)展到多品種定制。在多產(chǎn)品混流裝配生產(chǎn)線上，各工位的負(fù)載平衡和多產(chǎn)品的投產(chǎn)排序，是影響裝配線性能的兩大核心問題。在新產(chǎn)品引入、客戶需求發(fā)生變化時，兩大問題需要被同時考慮、協(xié)同優(yōu)化。針對該問題，論文主要完成以下工作:
　　首先，分析混流裝配時裝配線、裝配工作站等的特點，基于混合整數(shù)線性規(guī)劃方法，建立了具有通用性的混流裝

2、配線平衡及排序同步優(yōu)化問題模型。
　　其次，分析平衡和排序中的各類評價指標(biāo)，針對序列相關(guān)的空閑時間，設(shè)計了三個性能指標(biāo):不同工位之間的絕對負(fù)載偏差、生產(chǎn)節(jié)拍和總工位越界距離。并針對這多個目標(biāo)，提出基于帕累托最優(yōu)和多目標(biāo)個體決策的多目標(biāo)優(yōu)化方法，同時實現(xiàn)多目標(biāo)解空間內(nèi)全局區(qū)域的綜合搜索和局部區(qū)域的并行搜索。
　　再次，提出一種改進(jìn)的分布估計算法(m-EDA)，完成平衡和排序協(xié)同優(yōu)化問題求解。在編碼中，提出基于工位的平衡問題編碼

3、、基于排列的投產(chǎn)序列編碼，以加快搜索性能。在初始化中，使用多個啟發(fā)式規(guī)則生成平衡個體，提高初始種群的代表性，促使概率模型采樣到高品質(zhì)的后代個體。在局部搜索中，提出基于貪婪思想的局部搜索算子，不斷優(yōu)化當(dāng)前解。在個體選擇和種群更新過程中，加入多樣性保持機制，使算法跳出局部最優(yōu)，最終達(dá)到全局最優(yōu)。
　　最后，就非支配率、世代距離、帕累托最優(yōu)解數(shù)量、分布均勻性四個評價指標(biāo)，與經(jīng)典算法NSGA-Ⅱ和多目標(biāo)ABC算法進(jìn)行比對。一系列的標(biāo)桿實例