基于粒子群算法的车间布局优化应用研究

研究了某机加车间零件生产工艺路线,以典型加工工艺为主要参考,构建车间设备最优布局数学模型。应用基于分工合作的粒子群优化算法,在粒子群搜索的不同阶段给予粒子不同的惯性权值,对模型进行计算求解,提高算法的搜索及收敛效率。通过车间典型加工工艺与设备实例模型,验证了基于粒子群优化算法对车间设备布局优化求解的可行性及有效性。     

柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化

为解决因设备产能配置过程中常忽略后期对其布局影响的问题,针对设备配置与设备布局展开协同优化。基于柔性制造车间零件工艺路径可选、不同加工零件采用不同的搬运设备和搬运批量的特点,考虑规划期内待加工零件的产能需求约束,以最小化设备购置成本和物料搬运成本为目标,建立柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化模型。采用免疫遗传算法对该模型优化求解。为了保证算法的搜索效率和种群多样性,引入抗体浓度计算来强化个体间的交流,同时通过免疫记忆机制避免最优个体丢失和被破坏,确保算法的全局搜索能力。通过算例,将集成优化模型结果与设备产能配置、设备布局分开优化的结果进行对比,验证了集成优化模型和算法的有效性。     

基于DMPSO算法的大型船舶动力部件生产车间布局优化

大型船舶动力部件必须具有良好的内部组织和极高的尺寸精度要求,合理的车间布局能有效改善工艺,降低设备间的物料搬运成本。以降低车间物料搬运成本为目标,采用二维向量表征设备的空间位置,建立相应的布局数学模型,并用一种新模式粒子群优化算法对模型进行求解。该算法根据粒子的分布情况和算法所处的迭代阶段来动态改变惯性因子大小,并对每个粒子的飞行情况进行调整,从而提高了粒子搜索到全局最优解的可能性。通过对比三组加速因子方案选取最优结果来提高算法的寻优质量。最后给出了船用曲轴车间布局算例,结合车间实际情况得到了优化后的布局,并对优化后的车间布局进行三维可视化建模。结果表明,该算法有较强的寻优能力,能有效减少物料搬运费用,在实际车间布局中切实可行。     

基于混合粒子群算法的汽车零件精冲车间调度研究

针对传统遗传算法在车间作业调度问题难以解决求解约束优化问题时存在难以同时兼顾求解质量和收敛效率这一问题,通过采用了基于工序编码的方式生成可行调度及借鉴遗传算法单点交叉方法,生成基于工件的交叉算子作为粒子的更新方式,将改进后的粒子群优化算法用于求解精冲零件车间调度问题,并在算法中通过利用局部搜索的方式提升粒子群中粒子收敛效率。通过对典型的调度测试问题进行模拟实验,证明了改进后的混合粒子群算法对于求解车间调度问题的适用性及具有不错的求解性能。     

基于群智能算法的设备布局离散优化研究

针对单向环形设备布局设计问题,建立了新的数学模型.利用多维实数编码及映射方法,将连续粒子群优化算法应用于求解设备单向环形布局问题,提供了求解离散优化问题的新思路.利用遗传算法中的杂交策略扩展了粒子群优化算法,提高了粒子群优化算法性能.建立了问题的图结构描述,以引入蚁群系统算法搜索优化解.给出了两种方法的求解步骤.通过实例计算和结果比较,说明该算法能有效地解决此类离散优化问题,降低成本,提高效率,所得解质量较高,有很好的实用价值.     

基于粒子群优化算法的车间布局设计

为降低车间内设备间的物料搬运成本,将粒子群优化算法与经典的系统化布置设计法相结合,以设备间的搬运成本为目标,求解面向车间布局的连续空间优化问题。在问题建模时采用二维向量表述设备的连续空间位置;引入系统化布置设计法对初始粒子群进行优化,在保证初始粒子群有效性的基础上提高了算法的寻优速度和精度;通过对加速系数和惯性系数的设定,提高了粒子群优化算法的寻优质量。通过实例验证了所提方法可以有效提高粒子群算法在连续空间布局问题上的优化性能。     

求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法

为克服传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上的局限性，分析了其优化机理，并在此基础上提出了广义粒子群优化模型。按照此模型提出了一种求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法。在本算法中，利用遗传算法中的交叉操作作为粒子间的信息交换策略，利用遗传算法中的变异操作作为粒子的随机搜索策略，而粒子的局部搜索策略则采用禁忌搜索来实现。为了控制粒子的局部搜索以及向全局最优解的收敛，迭代过程中交叉概率以及禁忌搜索的最大步长都是动态变化的。实验结果表明，本算法可有效地求解作业车间调度问题，验证了广义粒子群优化模型的合理性。     

置换流水车间调度粒子群优化与局部搜索方法研究

采用粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题,提出了一种基于工件次序和粒子位置的二维粒子编码方法.为提高粒子群算法的优化性能,在描述了面向置换流水车间调度问题的粒子邻域结构后,提出了三种基于粒子邻域操作的局部搜索方法,分别是基于互换操作、基于插入操作和基于逆序操作的局部搜索方法.计算结果说明,粒子群算法的优化性能好于遗传算法和NEH启发式算法.三种局部搜索算法均能有效地提高粒子群算法的优化性能,采用基于互换操作局部搜索的粒子群算法的优化性能要好于其它两种局部搜索算法.     

求解Job shop调度的协同优化算法

针对量子粒子群算法、遗传算法在求解车间调度存在的局部收敛的问题,提出用量子粒子群算法与遗传算法相结合的协同优化方法求解该问题。该算法采用量子粒子群算法与遗传算法的并行搜索结构,通过迁移算子把各个种群联系起来。仿真结果表明,该算法收敛速度快,且具有较高的求解质量。     

解决无等待流水车间调度问题的离散粒子群优化算法

针对以生产周期为目标的无等待流水车间调度问题,提出了一种离散粒子群优化算法.研究了无等待流水车间调度问题的快速邻域搜索技术,并将其分别用于加强粒子、个体极值或全体极值的邻域探索能力,得到了三种改进的离散粒子群优化算法.基于典型算例的试验,表明了上述算法的有效性.     

设备布局离散优化问题的粒子群算法研究

设备布局设计是制造系统设计的重要组成部分，设备布局是否合理对整个制造系统的总体功效起着非常重要的影响。粒子群优化算法（PSO）是一种新的群智能优化算法，常用于求解连续空间极值问题，近来正逐渐进入组合优化领域。利用多雏实数编码及映射方法将连续PSO算法应用于求解设备环形布局问题，为此类离散优化问题的求解提供了一种新的思路。利用GA中的杂交策略扩展PSO算法，提高了PSO算法性能。通过实例计算和结果比较，说明了该算法能有效地求得设备环形布局问题的优化解，是一种行之有效地算法，有很好的实用价值。     

用户决策驱动的乘用车舱改进PSO布局优化模型

基于用户决策模型确定了车舱待布物的优化顺序,通过已优化待布物的定位确定尚未优化的待布物的定位,同时将PSO引入乘用车舱的三维布局分析。为避免陷入局部最优,采用自适应惯性权重系数对PSO进行了改进,提出了针对不同类型用户决策调整布局的优化新方法。利用JACK对不同优化方案和原方案进行了对比分析,验证了在用户决策驱动下,采用改进PSO进行布局优化的方式最符合人机工程学原理,可有效解决乘用车舱布局优化问题。     

基于提高收敛性能的微粒群优化研究

全面分析了标准PSO算法的基本原理、收敛性和优缺点,针对算法在收敛性能方面存在的缺陷,提出了PSO算法的改进思路:根据所得到的收敛性结论,对算法关键参数的设置进行改进,以提高算法的收敛性能.通过对典型函数优化问题和约束优化问题的测试,表明所提出的改进PSO算法在收敛性能方面较标准PSO算法有很大的改善.     

Optimization of workcell layouts in a mixed-model assembly line environment

Mixed-model assembly lines enable automotive manufacturers to build different vehicles using the same equipment and facility. They allow a more rapid response to changes in customer demand. However, the increased production flexibility creates new challenges regarding assembly line planning and balancing. Part of this problem is how to allocate stock within the workcells so that non-value added operations, such as walking and waiting, are minimized. This paper addresses the issue of workstation layout optimization. Different formulations can be used to minimize non-value added time depending on the level of sophistication desired. We present three different optimization formulations and give an example of an optimized workstation layout.     

基于神经网络与PSO算法的发动机装配工艺参数优化

针对汽车发动机装配过程中缸体泄漏问题,结合Back Propagation(BP)神经网络及粒子群优化(Particle Swarm Op-timization,PSO)算法,提出了一种发动机装配工艺参数优化方法.首先,使用BP神经网络建立了生产工艺参数与质量指标之间的非线性映射关系,并以此作为泄漏率预测模型.其次,根...     

基于提高全局搜索能力的微粒群优化研究

全面分析了标准PSO算法的算法流程、主要参数和优缺点,针对算法在搜索精度方面存在的缺陷,提出了PSO算法的改进思路:在算法中引入非均匀变异机制,以增强算法的全局搜索能力.通过约束优化问题的测试,表明所提出的改进PSO算法在搜索精度方面较标准PSO算法有很大的改善.     

汽车冲压车间设备布局调整优化研究与实践

以某汽车冲压车间设备布局的调整优化为研究对象,通过以汽车冲压工艺为导向,构建成组生产单元设备布局基本框架;应用遗传算法求解,实现车间设备布局的成本最小化;运用Flexsim软件,验证车间设备布局优化方案的研究方法,以调整优化汽车冲压车间设备布局,不仅满足了汽车冲压车间产能的需求,减少压力机的投入成本,更重要的是提高了汽车冲压车间的综合效益,为汽车冲压车间设备布局优化调整提供了一条新的思路和方法.     

飞机金属-复合材料副翼结构优化技术

针对飞机副翼结构,讨论了一种金属一复合结构的联合优化设计方法。用拓扑优化方法得到传力路径并对金属骨架布局进行设计。对于金属部件,采用拓扑优化方法进行概念设计,然后通过尺寸优化等方法对各个具体部件进行详细设计。对于复合材料蒙皮,采用三级优化设计方案,从铺设角、铺层比例、铺层厚度、铺层块形状及位置以及铺层次序等多个方面给出层舍板的设计参数,并且在设计过程中充分考虑了制造约束。