基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化研究

针对离散制造企业装配线再平衡问题,文章提出基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化方法.以最小化生产节拍、最大化产线平衡率和最小化平滑指数为优化目标建立装配线再平衡优化模型,并采用改进的遗传算法对平衡模型进行求解,算法基于任务排序的种群初始化方法,采用两点交叉方法,提高了算法寻优能力.文章最后以青贮机装配线实际案例验证了...     

基于改进遗传算法的双边装配线平衡

针对目前研究较少的双边装配线平衡问题,研究了双边装配线的特点及其对平衡的特殊要求,建立了双边装配线平衡问题的数学模型.根据双边装配中任务具有操作方位约束,以及工位上分配任务的操作顺序与平衡结果直接相关等特点,提出了相应的符合问题特性的遗传算法.该算法采用基于序列、任务及其分配方位组合的编码方法,运用可行的交叉与变异算子,使搜索过程仅在可行解空间内进行,提高了效率.算例结果验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的装配线负荷平衡

负荷平衡是装配线平衡设计的一个重要方面，负荷平衡的装配线不仅可以给操作人员一种公平感，而且可以减少在制品的库存，增加装配线的产出。文章针对确定型装配线，给出了简单、高效的负荷平衡遗传算法，通过求解经典装配线平衡问题，显示了这种算法的有效性和实用性。     

基于约束矩阵和遗传算法的装配线平衡优化方法

针对装配线平衡问题(ALB),归纳装配作业的三种基本约束关系,并通过约束矩阵描述装配作业的约束与优先权关系.利用遗传算法对装配线平衡问题(ALB)进行分析和求解.算法中,提出基于约束矩阵的作业序列编码策略,设计遗传操作(选择、交叉、变异),并通过基于模拟退火机制的精英策略加速了算法收敛.最后,用实例证明此算法的有效性.     

基于遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题研究

为兼顾混合装配线平均负荷平衡和瞬时负荷平衡,提出了一种综合运用遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题的求解方法.首先,基于综合作业顺序图和多品种产品在每个作业任务上的平均作业时间,采用遗传算法求解混合装配线平衡问题,其优化目标是均衡各工作站平均作业时间;然后,对遗传算法求解的一组较优解,从瞬时负荷平衡方面进行仿真分析,其优化目标是最大化各工作站利用率;最后,综合两个优化目标确定混合装配线平衡问题的最优解.通过算例分析,验证了求解方法的有效性.     

基于遗传算法的直线型和U型混流装配线平衡问题研究

针对混流装配线上不同产品作业时间差异导致的工作站瞬时负荷不均衡问题,提出了一种改进的直线型和U型混流装配线多目标平衡方法,并以装配线平衡率、平滑指数作为平衡效果的评价指标.综合考虑工序分配约束、工作站约束、优先关系约束和节拍约束等约束条件,同时兼顾工作站数最小和各工作站内不同品种产品负荷均衡2个目标函数,分别建立直线型...     

基于混合优化算法的装配线平衡问题

为求解给定装配线生产节拍、最大化装配效率的装配线平衡问题,根据装配线的特点和平衡优化需求,分析了装配作业顺序、站位数量等因素对装配线站位内作业分配的影响,综合考虑装配线平衡率和平滑系数,建立了装配线平衡问题数学模型,并设计了 一种结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、蚁群算法(Ant Colony ...     

基于改进遗传算法的某发动机厂装配线平衡研究

以一条发动机装配线为研究对象,对工序作业元素进行重新划分,建立作业元素优先关系。以装配线的生产均衡指数为目标函数,通过改进遗传算法实现对研究对象的优化方案设计。运用Matlab实现算法获得了最优装配顺序及各工位作业分配结果,使生产线获得更好的平衡状态,从而提高生产效率。     

基于遗传算法的混装线平衡与排序研究

混合装配生产是实现多品种、小批量、准时生产的最佳策略之一.为实现混合装配线上的精准作业,以均衡工作站负荷和最小化制造周期为目标,分别建立平衡与排序数学模型,再用遗传算法求解上述模型,从而导出模型的近优解.最后通过实例证明了所构造模型和算法的有效性.     

采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化

针对混流装配线操作人数已知、生产节拍待定情况下的平衡问题,研究了混流装配线第二类平衡问题的优化方法,以均衡各工作站的加权平均负荷、最小化生产节拍为优化目标,建立了求解加权平均负荷与生产节拍加权和的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解.各优化目标数量级的统一,简化了算法求解过程,在保证解的有效性的同时提高了算法求解效率.算例分析验证了算法的有效性.     

基于联合作业序列的遗传算法求解第二类装配线平衡问题

分析了可行作业序列与联合作业序列对求解装配线平衡问题的影响,以及两种序列之间的区别和联系,并针对第二类装配线平衡问题,提出一种基于联合作业序列的遗传算法.该算法依据作业顺序图生成初始群体和构造交叉算子、变异算子,保证只在可行作业序列中搜索最优解,从而提高了算法运算效率和计算结果的精度;联合作业能够为工作站释放更多的空间...     

用基于作业序列的遗传算法求解装配线平衡问题

给出了一个用于求解装配线平衡问题的基于作业序列的遗传算法。该算法只在可行作业序列子空间进行搜索 ,具有极高的搜索效率 ,同时又保留了一般遗传算法的并行和随机搜索能力。实例验证 ,结果较优。     

应用改进型遗传算法解决特殊约束的装配线平衡问题

装配线平衡问题不仅影响着产品的装配效率,而且在装配线平衡分析时确定的装配作业先后关系也直接影响着产品的装配质量。本文以某型卡车装配线为例,针对卡车在装配过程中存在的问题,提出以工作站为基础的交叉和变异方式的改进型遗传算法,防止计算中非法解的产生,减少了译码过程的工作量,达到了对该型卡车装配线平衡优化的目标。     

基于混合遗传算法的装配线平衡

针对装配线平衡问题的难点(NP-hard),提出了一种基于作业次序编码的混合遗传算法,设计出了特殊的遗传操作算子(单点次序交叉和移位插入变异),成功避免了进化过程中非法个体的产生.并结合Lamarckian进化原理,嵌入局部爬山过程以提供算法搜索能力.仿真算例验证了该算法的有效性和可行性.     

基于DMAIC方法的装配线平衡改进研究

装配流水线生产是制造业广泛存在的一种生产制造模式,分工作业很大程度上降低了操作者的作业难度,提高了作业熟练程度,从而提升了单个工序的生产效率。但是由于产品工艺流程、装配线设计等固有条件的限制,要想使得装配线上各站位分配到的任务作业时间完全相同十分困难,因此产生了装配线平衡损失。将装配线平衡理论基础与六西格玛DMAIC改进模式相结合,并以某大型电子制造企业高端显示器装配线进行实证研究。结果表明,DMAIC方法可以有效提高装配线平衡率和生产效率,还能为企业实际操作提供一套完善的操作步骤,对企业在类似优化问题上进行推广有示范作用。     

混合装配线平衡与优化的研究

提出混合装配生产线的两种平衡求解方法:理论建模和动态仿真建模。首先以某装配线为研究对象,以使工作站的时间与负载的差距最小为平衡的目标;其次采取改进的Petri网法进行求解,应用仿真软件建立动态模型;最后通过比较,结果表明综合运用这两种方法是求解混合装配线平衡问题较有效的方法。     

改进遗传算法求解大规模混流U型装配线问题

针对大规模混流U型装配线平衡问题,提出一种基于多级随机分配编码的改进遗传算法。算法在编码阶段考虑操作间优先关系,采用多级随机分配编码方式,将大规模混流U型装配线问题转化成中规模或小规模混流U型装配线问题。该编码通过避免不可行随机解的产生,在编码阶段提高可行解的比率。同时,采用基于层级的单点交叉方法,在保证可行性的前提下,提高种群的多样性。算法在降低计算复杂度的同时也能准确求出问题较优解。对比实验结果表明所提出的算法能快速有效求解大规模混流U型装配线平衡问题。     

面向大批量定制的产品族装配线平衡优化

针对产品族混合装配线平衡问题,建立了产品族装配线平衡模型,提出了一种改进的双种群遗传算法对产品族装配线进行优化。首先,通过研究分析产品族装配线的特点,重点考虑了作业之间的相关性;在遗传算法优化过程中,以最小化工作站数、最小化站间和站内负荷指数为优化目标,通过新译码方式弥补传统译码方式的不足,并在双种群中进行个体交换,提高了种群多样性,加快了算法的搜索速度和优化效率。最后,通过小型轮式装载机产品族装配线的平衡优化问题进一步验证了该算法的有效性和可行性。     

基于eM_Plant的发动机装配线平衡研究

以上汽乘用车发动机厂为案例,通过eM_Plant软件进行仿真,运用人工平衡的方法,对该装配线进行了分析和改进,指出平衡问题是装配线的设计与管理中的重要部分,会直接影响到制造系统的生产率。