基于改进黏菌优化算法的混合Seru生产调度研究

随着定制化生产的市场需求日趋显著,Seru生产系统(seru production system,SPS)应运而生,并逐渐成为生产研究领域的热点。文章针对混合Seru生产系统的构建以及调度问题进行研究,即在短生产线生产场景下,基于巡回式Seru单元,建立混合Seru生产系统的数学模型,并以最大完工时间以及总工时建立双优化目标,决策混合Seru的构建顺序。先基于黏菌优化算法,针对其初始化效率低的局限性,引入Tent混沌映射以及精英反向学习策略,得到混沌精英黏菌(chaoticeliteslimemouldalgorithm,CESMA)算法。最后,通过实验,验证了混合Seru生产系统中,混沌精英黏菌算法对于混合Seru生产系统构建实例的优越性。

需求波动驱动下混合Seru生产系统研究

在经济高速发展的影响下,市场需求趋于小批量、多样化特点,Seru生产系统结合了流水线装配系统的高效率和单元生产系统的响应力,能够很好地适应多样化、小批量的市场需求。在需求波动的场景下,文中基于分区式Seru单元,建立混合Seru系统生产系统的数学模型,并以完工时间期望值和方差为优化目标,使用非支配排序遗传算法(NSGA-II)通过两阶段解决问题。通过数值试验,结果表明,在基于分区式单元的混合Seru生产系统中,单元数和多能工的数量增加,能够提升混合Seru生产系统的性能和稳定性。