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1.
结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。  相似文献   
2.
针对MTO(make-to-order)生产环境下的订单交货期预测问题,提出了一种集成订单接收、订单投放与车间调度等多层次负荷,以瓶颈为中心的订单交货期预测(bottleneck driven due-date forecasting, BDDF)方法。该方法先根据订单是否通过瓶颈,分类估计“鼓链”与“非鼓链”订单在不同层次的负荷,同时利用Little’s法则估计各个层次的通过时间,求和得到订单的交货期。运用FlexSim建模仿真比较了BDDF方法与两种经典交货期预测方法在不同订单池排序规则、车间调度规则以及保护产能水平组合下的系统绩效。结果表明,BDDF方法在拖期率、平均拖期以及延期标准差指标上均优于两种经典方法。同时,订单池排序规则、调度规则以及保护产能水平都会影响BDDF方法的系统绩效,需要根据实际情况选择合适的参数,以更好地控制订单交货期,避免订单延期。  相似文献   
3.
针对实际拆卸线中涉及的资源约束和危害零件问题,以资源总数、工作站数和危害指数为目标函数,构建了多目标资源约束拆卸线平衡问题数学模型。基于AND/OR关系,在优先关系矩阵中添加OR关系的描述,解决了产生初始解仅考虑AND关系的不足问题。提出了一种融入Pareto思想的改进混合蛙跳算法  ,该算法采用基于满意度的改进排序分组策略来解决多目标优化种群分组问题;提出了一种新的交叉变异方式进行局部搜索以提高收敛性能;利用拥挤距离机制评价非劣解集以及有效地维护外部档案容量。采用田口实验和统计分析方法确定了算法最佳参数组合,将改进前后的混合蛙跳算法及NSGA-Ⅱ对测试算例的求解结果进行了多指标对比分析,研究结果表明:改进混合蛙跳算法具有良好的综合求解优势。最后,将所提算法应用到某电冰箱的资源约束拆卸线平衡问题中,为决策者提供了较优的拆卸方案。  相似文献   
4.
针对已有研究中忽略拆卸工具的不足,基于多目标拆卸线平衡模型,考虑了作业过程中的工具更换因素,建立了包含最小化工具更换次数的多目标拆卸线平衡问题数学模型,并设计了一种多目标猫群模拟退火算法进行求解。提出基于序列交换的离散跟踪模式;将猫群优化算法与模拟退火算法相结合,以增强算法的全局寻优能力;引入拥挤距离筛选,提高算法运行效率的同时有效的保证外部档案集的多样性;采用精英保留策略加速算法的收敛。通过对已有算例进行求解,并与其他算法对比分析,验证了所提算法的有效性和高效性。最后,将所提模型和算法应用于某型号打印机拆卸线的设计,为决策者提供了多种平衡方案。  相似文献   
5.
针对过道布置问题的求解复杂性,提出了一种混合模拟退火及分散搜索算法。该算法通过引入模拟退火操作进一步优化参考集中的解,以提高获得全局最优解的概率。设计了包含高质量和多样性解的双层参考集,扩大了搜索范围,避免算法陷入局部最优。同时采用动态参考集更新方法,及时替换参考集中质量或多样性较差的解,加快算法的收敛速度,并改进子集产生方法,避免产生重复的解,从而提高算法的求解效率。应用所提算法对24个不同规模的测试问题进行验算与对比,结果表明所提算法的求解质量与平稳性均优于基本模拟退火算法和分散搜索算法,且较已有的4种方法更具求解优势。  相似文献   
6.
针对实际生产中在满足约束条件下仅考虑拆卸需求零件和危害零件的特点,以工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本为优化目标,构建了不完全拆卸线平衡问题多目标模型。基于解的离散性和优化目标的多重性,提出一种Pareto解集思想的变邻域-粒子群融合算法。该算法通过建立拆卸任务和粒子群迭代搜索的对应关系,将变邻域搜索作为局部搜索策略,同时引入Pareto解集思想、拥挤距离机制处理多目标问题,以保证求解结果的多样性;通过Hyper-volume指标解决了多目标优化难以评价算法收敛性能及Pareto解集优劣等问题。采用所提算法求解不同规模完全拆卸线平衡问题测试算例,其中不同搜索深度的对比试验表明了变动搜索深度能很好地兼顾求解质量和求解效率,不同算法的对比试验表明了所提算法的优越性。最后,将所提模型与求解方法应用至某打印机不完全拆卸线的设计中。  相似文献   
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