基于改进ALNS算法的离散制造车间物料配送路径优化研究

针对离散制造车间在多品种、小批量生产模式下面临的物料配送复杂性问题,提出了一种有效的路径优化方法。目标是通过创新的算法设计,实现物料配送的成本最小化,从而提高车间物料配送的效率,确保物料的及时供应,提高生产效率。为确保优化方法能够适应实际生产环境的需求,提高模型和实际环境的精确性和匹配性,构建了一个包括车间仓库、多个物料需求工位点、配送车辆及其载荷限制、时间窗要求等因素的离散制造车间配送模型,并考虑了车间内实际环境存在的路径约束,结合相邻工位间的实际距离,通过应用Floyd算法进行预处理,确保能够计算出所有最短路径。针对该数学模型设计相应破坏和修复算子,并运用了改进的自适应大领域搜索（ALNS）算法,通过破坏和修复过程有效地探索解空间,并利用模拟退火策略以避免陷入局部最优解。以某离散制造车间为例进行的实验验证,改进的ALNS算法展现了其在解决物料配送路径优化问题上的有效性和高效率,可以更好的减少配送成本和提高生产效率。     

基于蚁群算法的农机混流车间配送路径研究

为解决农机装备混流车间线边库存高、配送路径难规划的问题,以最小配送距离和线边库存为优化目标,考虑运载能力约束和线边生产需求,对配送路径进行研究,建立了基于配送路径和线边库存的优化模型。使用蚁群算法设计栅格环境地形,规定车间内配送小车的可行区域,在可行区域内进行工位间配送路径规划,确定工位间最短配送路径和距离,通过改进蚁群算法的状态转移概率,引导蚂蚁提高装载率,有助于蚂蚁寻找全局最优解。以某拖拉机总装车间为实例,验证了优化模型和改进蚁群算法的有效性。     

基于混流生产模式的装配车间物料配送路径规划方法

合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混流装配线的物料消耗规律,明确物料配送数量,简化物料配送过程。在此基础上,结合生产实际的时间窗约束,以最小化物料配送总费用为目标建立了物料配送模型,采用改进蚁群算法对该模型进行求解,最后以某视频控制卡混流装配车间为实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于IPSO算法的制造车间物料配送路径优化

针对制造车间物料供应路径复杂多变问题,建立了以物料配送路径最短为优化目标的物料配送模型,并提出了一种改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithm,IPSO)旨在解决此问题模型。IPSO算法可以在运行过程中自适应地以正切函数的变化方式调整惯性权重系数,同时构建基于惯性权重系数自行调整的加速度因子c_1、c_2的变化关系式。通过仿真实验与基本及其他典型改进PSO算法进行比较,实验结果表明,IPSO算法具有良好的全局搜索能力与较高的搜索精度,可以有效对制造车间物料配送路线进行优化。     

基于时间窗约束的车间物料配送路径优化方法

针对混流生产车间物料配送需求的准确性和及时性,综合考虑实时生产状态和不确定因素,以实时生产数据为依据,动态计算各工位配送时间窗,并用正态模糊数的隶属度表示工位满意度。在此基础上,建立以配送成本最低为目标,以时间窗、运载能力和持续能力为约束的物料配送路径优化模型。采用基于禁忌搜索的改进遗传算法求解模型,该算法将禁忌搜索的记忆功能融入遗传算法中,防止遗传算法陷入局部最优。最后,通过实例验证该方法的有效性和可行性。     

计及漂移瓶颈的时变物料配送路径优化

针对不确定作业车间环境下物料配送路径优化问题,采用能反映制造单元相对生产负荷及其变化趋势的瓶颈指数和瓶颈漂移指数表征实时变化的制造单元物料配送优先级,对路径选择过程中违反此优先级的行为设置惩罚成本,提出以最小化包括车辆运输成本和违反优先级的惩罚成本在内的总配送成本为优化目标,建立了时变的物料配送路径优化模型。在此基础上,为保证运输车辆所载物料全额配送,避免非必要负载以及由此造成的非必要配送子路径,对配送路径优化模型进行改进,允许运输车辆非满载和物料拆分配送,以提高物料配送效率降低配送成本;并结合模型特点将贪婪策略融入遗传算法对优化模型求解。最后,通过某作业车间内物料配送实例验证了所提出的计及漂移瓶颈的改进时变物料配送路径优化方法在不确定作业环境中具有有效性和实用性。     

考虑空间装载约束的智能车间物料调度优化研究

针对离散制造装配车间物料配送过程中存在的不准确、不及时等问题,研究了空间装载约束下车辆数目优化偏好型的车间物料调度优化问题。首先,构建了以车辆派遣数目、配送成本为双重优化目标的路径-装载数学模型;然后,引入了随机交换算子、随机插入算子与2-opt算子相结合的邻域搜索策略和模拟退火(SA)算法接受劣质解准则,对鲸鱼优化算法(WOA)进行了改进;提出了两阶段混合算法,将改进的鲸鱼优化算法与装箱检验算法进行了有机融合;最后,采用MATLAB对某零件加工车间的生产数据进行了实验分析,对改进后的鲸鱼优化算法的性能进行了验证。研究结果表明：采用改进的鲸鱼优化算法求解的结果优于其他混合算法,且算法收敛速度快,不易陷入局部最优;采用改进后的两阶段混合算法求得的最优总配送成本为2 526元,使总配送成本降低6%,工位服务满意度提高5%;该研究成果可为智能车间提供物料调度优化方案。     

考虑客户满意度的低碳冷链车辆路径优化

在考虑冷链配送客户满意度的基础上,以车辆载重、客户时间窗和冷链产品变质率为约束,构建在客户服务时间范围内以碳排放量最小为优化目标的冷链车辆路径优化模型。将信息素浓度上下限融入传统蚁群算法,并结合领域搜索加快收敛速度、提高算法全局搜索能力。通过实例仿真表明,在低碳冷链VRP问题的求解过程中,改进型蚁群算法能够以更高的效率搜索最优成本。模型同时满足企业经济及社会效益,在不同规模实验场景下取得良好的路径优化效果,验证了模型的有效优化能力。     

基于蚁群算法的车间配送路径优化的仿真研究

介绍了蚁群算法的基本原理及算法的实现,并用蚁群算法来解决车间配送系统中的路径优化问题.通过VC6.0进行实例仿真,取得了很好的搜索效果,表明该方法能有效的发现最优解.     

不确定环境下混流装配生产车间的动态物料配送策略

为使生产车间的物料配送环节适应当前多品种小批量生产和个性化市场的需求,从分析生产车间环境的复杂性和不确定性入手,通过建立不确定环境下的配送成本期望模型,确定了物料的最佳配送区间;结合混流装配生产线的特点,设计了基于动态周期的物料配送策略;基于该策略,建立了以最小化配送成本和最大化满载率为目标,物料需求时间和线边库存容积以及行进路径为约束的优化模型,并针对该模型的设计了基于遗传算法的求解算法。最后,针对实际应用场景,通过eM-plant软件搭建仿真模型,分别模拟传统的配送策略和所设计的配送策略,对比结果验证了本文所提策略的优越性和有效性。