基于改进NSGA-Ⅱ算法求解混流装配线平衡问题

针对混流制造系统装配线平衡和物料配送车辆路径优化问题,从优化目标、影响因素和约束条件等方面,建立了以装配线平衡最小均衡系统、物料小车最短行驶距离和最小车辆利用率最大为优化目标的多目标混流装配线模型。根据问题的具体情况,设计了一种基于生态进化策略的NSGA-Ⅱ算法,该算法定义了一种环境自检算子用于检测环境是否变化,主体种群与选择后经过交叉、变异后面对环境变化的种群进行竞争,迭代过程中种群内捕食与被捕食的竞争以促进种群多样性及不断提高生存力,算法采用0~1编码,通过具体混流装配系统中实例验证了所建模型和算法的有效性。     

基于内共生算法的混装线平衡和排序协同优化

为解决以串行的方式进行混流装配线平衡和排序的优化难以求得整体最优的问题,对混流装配系统进行研究。在综合分析平衡和排序相互影响的基础上,提出以整体的思想进行平衡和排序协同优化的方法;对传统组合方案的评价指标进行改进,构建了以实际工作负载均衡、实际闲置时间最小为目标的优化模型,克服了综合评价指标偏向于衡量平衡或排序单个因素的缺陷;设计的内共生进化算法在协同进化算法中添加内部竞争机制,提高了种群多样性和算法的求解速度。实例求解结果证明该模型能够克服传统串行求解的缺陷,求得使混流装配线整体最优的组合解,内共生进化算法具有最佳的寻优性和收敛性。     

考虑工人分配的多目标装配线平衡优化

装配线工序优化分配后,工人可能需要学习部分工序操作以适应新的工位需求,不合理的工人分配会增加成本,为此提出了一种考虑工人分配的多目标装配线平衡优化方法。首先根据装配线特点,定义了工人分配的原则和目的,并提出了基于匈牙利算法的工人分配方法;然后提出了以生产节拍、平滑指数和工人学习时间为优化目标的装配线平衡优化模型;再针对该优化模型,设计了基于pareto解的多目标鲸鱼优化算法,给出了鲸鱼位置编码解码、pareto解集更新和头鲸选择方式;最后将模型与算法应用于某连接器装配线,对优化结果进行分析,发现3个目标都得到有效优化。整体上节拍和平滑指数与工人学习时间呈负相关,难以保证同时最优;不同的工序和工人分配可能会得到相同的目标值,增加了企业选择的灵活性。说明所设计的算法能有效解决该类多目标装配线平衡优化问题。     

混合算法求解装配线平衡与多技能工分配研究

针对装配线平衡和多技能员工分配集成优化问题,构建以装配线平衡率和员工技能训练收益两个不同指标的数学模型,并提出混合粒子群优化算法对该模型进行求解。依据集成问题特征,采用整数编码,保证解的可行性;提出定向变异方式,通过计算变异点的所有变异结果的适应度值,选择适应度高的个体;设计邻域结构进行局部搜索,提高解的质量和搜索效率。最后,采用提出的方法对实际案例进行求解,结果表明,所提出的混合优化算法能有效地改善装配线平衡,提高员工技能培训收益。     

基于启发式算法的家具装配线平衡与优化

针对家具装配线平衡率低的问题,结合家具装配线劳动密集度高和工艺顺序不严格的特点,以黑皮活动柜装配线为研究对象,运用启发式算法解决装配线第2类平衡问题,以生产节拍优化为目标,通过最小作业元素划分,对各工作站作业要素进行重新分配。优化后,生产节拍降低了9. 1s,平衡率由76. 6%提高到87. 4%,验证了启发式算法解决家具装配线平衡的有效性和可行性。     

应用于复杂场合的多批次投递物料路径规划方法研究

为提高物料运输调度效率,减少作业时间,将2批次物料投递问题划分为3个阶段,将3个阶段的总作业时间最少作为目标函数,提出了一个混合整数规划模型。通过定义单双向车道约束和运输车辆路口会车约束,并引入多种群遗传算法,研究了多台物料运输小车的物料投递作业调度模型及算法。与单种群遗传算法和某公司历史数据相比,结果表明:该算法可在避免局部搜索的基础上大幅度提高系统的运算精度与速度,减少物料配送时间,可靠性高。该研究结果为提高企业的经济效益提供了参考,也为多批次物料投递作业优化及决策提供了新的思路。     

基于蚁群算法的混合品种装配线平衡问题研究

混合品种装配线平衡问题是一种典型的NP-Hard组合优化问题,文章采用蚁群算法,在给定工作节拍的条件下,以最小化工作站数为优化目标,采用启发式方法构造分配方案的生成策略,并且采用局部更新的信息素更新规则,达到提高装配线平衡率的目的.通过组合优先顺序图,将混合品种装配线平衡问题转变成单一品种装配线平衡问题进行求解.最后,通过实例验证了该算法的有效性.装配线平衡后,保持了生产线的柔性,同时提高了设备和人员的利用率.     

混流装配线的规划设计与仿真研究

混流装配线可以在同一条线上可装配几种不同类型的产品.本文主要研究混流装配线的负荷平衡以及投产排序优化的问题.阐述了混流装配线负荷平衡的分类、目标函数及求解算法,并建立了三种排序的目标函数:最小化工作站的闲置与超载时间、保持均匀的零部件消耗速率.根据某汽车装配线的实际情况,在eM-Power数字化工厂软件的基础上二次开发装配线的仿真模型并进行了生产评估.     

工业水洗机装配线平衡研究

以某企业工业水洗机为例,分析了装配线的现状,提出利用启发式平衡搜索法求解装配线平衡问题。针对传统启发式平衡算法的缺点进行改进,建立一种新的启发式平衡算法。通过比较两种算法得出的结果,验证了改进启发式算法的实用性和有效性,为其他类似企业的装配线平衡提供借鉴和参考意义。     

铸造车间配送路径的优化算法

物料的配送是现代生产的重要环节之一，最短路径的选择决定着配送效率，路径优化需要一个快速有效的求解算法。为此，以配送路径最短为目标函数，建立了铸造车间物料配送的数学模型。基于蚁群算法的基本原理，应用该算法求解最短路径，并从信息量的更新方式、全局搜索及参数选择等方面提出应用策略。仿真试验结果表明，该算法具有较好的全局寻优能力，收敛速度快，节省搜索时间，是解决物料配送路径优化问题的有效算法。     

DCT250变速箱装配线物料拉动系统的研发

为优化某制造厂商变速箱仓库作业管理,改变传统的人工、纸质管理模式,提高产品品质。以DCT250变速箱生产线为实例,基于SQL Server 2008 R2数据库技术,在Microsoft Visual Studio 2015开发环境下选用C#编程语言开发了装配线物料拉动系统。主要包括三个功能模块:工位物料库存模块,物料配送模块,物料Andon看板模块。解决了车间生产和物流配料之间信息流缺失的关键问题,达到了准时、精确的物料配送。提高了工厂异常反应速度和企业生产效率,强化了生产过程管理与控制,达到了精细化管理目的,推动了企业的信息化建设。获得了最大化的物流效益。     

面向MES的机械产品装配过程物料配送系统研究

以机械产品装配过程中的实时物料配送问题为研究对象,在对传统车间物料配送流程缺点分析的基础上,提出了一种面向MES的物料配送模型,对物料进行分类并确定相应的配送批量及配送时间。采用UML用例图建立了面向MES的物料配送系统的功能模型并设计了一种基于现场总线技术的物料报警系统。该物料配送系统在某企业变速器装配制造执行系统中的成功应用提高了物料配送的效率,实现了企业的信息化集成,同时也为装配车间的物料配送提供了更为有效的思路和方法。     

发动机装配线物料拉动系统的设计与实现

针对发动机装配线线边物料缺乏管理、物流配送物料不及时的问题,提出了物料拉动系统开发需求分析及系统设计。分析企业物料流动的业务流程,利用SQL Server 2008平台与Microsoft Visual Studio 2010平台,选择C#编程语言设计开发物料拉动系统。包括三个功能模块:工位物料库存模块,物料配送模块,物料Andon看板模块。能够实现合理安排线边库存并实时共享物料信息,解决了车间生产和物流配料之间信息流缺失的关键问题,达到及时、高效的配送物料。进一步推动了企业的信息化建设,为企业处理物料配送混乱问题提供了良好的解决方案。     

基于改进鲸鱼优化算法的装配线再平衡方法

针对装配线再平衡问题，建立了可调整产能装配线模型，并提出了改进多目标鲸鱼优化算法进行求解。首先，依据任务分配规则建立以不同需求下的平均工作站数量和平均时间均衡指数为衡量指标的目标函数；然后，在原始鲸鱼算法中使用混沌映射初始化种群，并在鲸鱼搜索过程中引入动态距离控制系数和成对竞争机制来提高算法的收敛速度；最后，与其他方法进行了对比实验，结果表明，所提出的改进算法在Pareto解的数量和质量上优于其他算法，验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进启发式平衡方法的显示器装配流水线设计

针对LCD显示器装配线存在的各工位不平衡现象,首先应用时间研究和动作研究对装配线中段各工作站的动作进行了现场的测试和研究,找到并优化了中段的瓶颈作业,从而降低了整个装配线的节拍,然后应用改进的启发式平衡算法,对各工作站工作要素进行重新分配,经过改进设计,装配线的工作站数减少了2个,流水线的节拍由10.5s降低到9.98s,平衡效率由81.34％提高到88.15％,每小时产量由原来的344台提升到了360台,实现了公司制定的每小时产量达到350台的目标.     

基于Flexsim仿真技术的混合装配线平衡优化

在制造企业装配过程中,混流装配能够提高物料利用率,满足顾客个性化需求,提高企业竞争能力。以某企业的一条混流装配线为例进行了研究,利用Flexsim仿真软件建立车间系统加工流程模型,对混流装配线进行仿真,进行平衡设计。通过对仿真输出数据的分析,得出装配线的"瓶颈"工位。最后为该装配线提出改进方案,并进行优化仿真,通过对改进前后方案仿真结果的对比分析,验证了改进方案的可行性。     

基于JIT的多车间混流装配计划排序问题

为使JIT生产模式下多车间混流装配线敏捷、高效地运行,研究了具有供需关系的多车间混流装配线计划排序问题。以JIT车间混流装配线上车型切换次数、关键件型号切换次数、车身喷涂颜色变化和违反选装件的选装频率次数最少为优化目标,采用加权平均法建立了多目标优化数学模型。针对遗传算法容易陷入局部最优和提前收敛的问题,提出了求解多车间混流装配计划排序的自适应遗传算法。通过交叉概率和变异概率的自适应调整、局部寻优和保优策略,提高了算法的寻优能力。最后通过算例验证了算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的机械加工零件物流配送路径研究

针对机械加工过程中,蜗轮减速器零件的工艺路线问题,考虑车辆负载、配送路径长度与时间惩罚等约束,为了规划出最优配送方案,构造以运输成本最小为优化目标的调度模型,采用改进蚁群算法进行模型求解。将时间窗、节约矩阵作为先验信息引入状态转移策略以及对信息素更新的优化,采用蚁群算法对蜗轮减速器零件的配送路线问题进行求解,寻求最优配送方案以及对VRP问题的基准算例仿真,与其他算法对比,表明了该文算法的有效性。     

基于SGRASP-LP算法的混流装配线排序问题

针对实际混流装配线上工作站工作过载过大、无效时间过长导致的装配线运行效率低下问题,在保留基本模型约束条件的基础上引入"保持生产混合"和"作业自主中断"两个约束条件,建立以"最小化工作过载和无效时间"为目标的混流装配线排序问题优化模型。在基本GRASP算法的初始解构造阶段增加阈值参数选择机制,并将改进后的GRASP算法与线性规划方法结合,设计了模型的SGRASP-LP求解算法。以某汽车企业的底盘装配线为例,将SGRASP-LP算法分别与GRASP算法和企业解决该类问题常用的MILP算法相比较。结果表明,SGRASP-LP算法运算速度更快,所求方案更优,是解决相关排序问题的有效算法。     

基于混合禁忌蝙蝠算法的AGV物料配送调度研究

针对作业车间的物料配送调度问题,考虑到AGV在加工过程中只参与物料运输的特性,把整个生产车间的物料调度视为一个小型的车间物流系统,在此基础上提出一种实现AGV行走路径、运输时间和配送成本等多目标最优化的多AGV作业调度模型。采用单层整数分段编码和ROV编码转换方案,通过在基本蝙蝠算法中引入禁忌表、藐视准则和局部搜索寻优等策略,构建了一种混合禁忌蝙蝠算法来求解该调度模型。仿真结果表明该算法具有一定的可行性,可以获得比较好的效果,为多AGV在一定约束条件下的车间物料调度提供了一种切实有效的实践方案。