基于改进遗传算法的流水线第Ⅱ类平衡问题优化研究

为解决生产线第Ⅱ类平衡问题,课题组结合产品的作业时间、工艺先后约束等因素,以生产节拍最小化和各工位负荷均衡化为主要目标,建立数学模型;利用改进的遗传算法对模型进行求解,求解结果表明达到预期的优化目标并改善了线体平衡。通过案例验证了优化模型及算法的有效性。

基于元胞自动机的第Ⅱ类装配线平衡问题求解

针对第Ⅱ类装配线平衡问题的特点,给出其数学描述,并提出了一种基于元胞自动机的动态仿真求解算法。将实际装配线平衡问题抽象成由操作、工位及操作分配规则构成的系统,定义工位为模型网络空间的固定格点,操作为移动粒子,平衡装配线的方式为状态演化规则,并细分为转移规则和交换规则;同时设计规则的执行条件以及算法的总流程。标杆问题的求解结果证明了该算法的可行性,与相关文献的比对试验说明该算法得到最优解的几率更大,所求解的相对误差更小,算法性能更优。

基于改进离散差分进化算法的多目标第Ⅱ类装配线平衡问题研究

为求解多目标第Ⅱ类装配线平衡问题(MOALBP-Ⅱ),提出了一种改进的离散性差分进化算法—DDEA。采用生产节拍和工位载荷波动构建一个自适应的多目标优化函数;开发了适度贪心算法分配作业元素,约束贪婪幅度;采用了基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系;并提出一种新型的双变异策略和交叉算子。最后,采用标准问题集测试分析,结果显示该算法在求解大规模MOALBP-Ⅱ的质量最优。