多生产线作业协调调度的PSOGA混合优化算法

为了求解多目标多生产线调度问题,采用协同进化思想,提出了多种群PSOGA混合优化算法(MC-HPSOGA)。以最小化最大完工时间、最大化生产线利用率和最大化客户满意度为目标函数,建立了多生产线作业协调调度问题的多目标批量调度数学模型,并且设计最小批量动态分批策略,将MC-HPSOGA算法应用于BSPT公司角磨机装配线的多目标多生产线调度问题实例中,通过与粒子群(PSO)和遗传算法(GA)的比较,验证了MC-HPSOGA算法和模型的有效性。

基于价值流的电动工具生产线分析与改善

依据现场数据采集,绘制了电动工具生产线价值流现状图,进行了生产线布置和生产线平衡分析,找出了影响产能和设备利用率的瓶颈,结合精益生产的原则重新布置并平衡了生产线,消除了瓶颈,达到了提高产能和设备利用率的目的,证明了价值流图技术在电动工具生产线改善中具有良好的效果和实用价值。

基于遗传粒子群混合算法的多生产线协调调度

为了求解多目标多生产线调度问题,结合PSO和GA算法的特点,提出了基于协同进化思想的多种群PSOGA混合优化算法(简称MC-HPSOGA)。以最小化最大完工时间、最大化生产线利用率和最大化客户满意度为目标函数,建立了多生产线作业协调调度问题的多目标批量调度数学模型,并且设计最小批量动态分批策略,将MC-HPSOGA算法应用于BSPT公司角磨机装配线的多目标多生产线调度问题实例中,通过与PSO和GA算法的比较,验证了算法和模型的有效性。