基于混合粒子群算法求解装配线第二类平衡问题

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法,给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上,利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力,提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法,并给出了求解流程。应用实例证明,用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。

混流装配线第二类平衡问题优化研究

针对混流装配线第二类平衡问题,分析了以往数学模型和算法对求解混流装配线第二类平衡问题的不足,综合产品的作业时间、装配工艺等因素,以生产节拍最小化、各工作站加权平均负荷均衡化为目标,建立了基于作业空间和装配工具约束等条件下的优化模型;利用遗传算法对该模型进行求解,通过对各优化目标的进行加权,实现了对生产节拍和工作站加权平均负荷平衡同时优化的目的。实例验证了优化模型的有效性。

基于仿真的柴油机双边装配线第二类平衡问题研究

装配线平衡问题就其优化目的可以分为SALBP-1和SALBP-2两类,实际的文献中多关注于SALBP-1,关于SALBP-2的研究比较少,且往往未考虑生产中不确定因素的影响。针对上述问题,本文研究了某柴油机装配线的第二类平衡问题,包括了节拍的降低和可靠性的保证。提出了研究第二类平衡问题的流程,包括任务的拆解,运用启发式规则确保长度不变的前提下优化装配任务分配,降低节拍保证可靠性。建立了装配线的仿真模型,通过仿真分析实际生产中不确定因素对装配线性能的影响,选取合适的节拍,并确定最终的改善方案。经过分析验证,该方法可以解决满足某柴油机增产需求的平衡问题,确保其节拍降低,稳定性提高。

任务分区及工位约束下装配线第二类平衡研究

装配线平衡直接影响产品产量,也是在装配线布局初始或重构时所必须面临的问题.针对第二类装配线平衡问题(ALBP-2),构建了一种考虑优先关系约束、任务分区约束和工位约束的多目标优化模型.为提高模型求解效率,采用逐步缩小节拍搜索范围的动态步长方法,提出基于自动机回溯算法的改进粒子群算法,提高了任务分配合理性,快速搜索出具有最小节拍和负载平滑系数的任务分配方案.引入任务分配矩阵表示每个工位上的任务分配情况,使结果描述更加明确.通过案例分析验证了所提模型和方法的有效性.

多目标双边装配线平衡问题改善研究

第二类多目标双边装配线问题由于其复杂性,目前研究文献较少。为解决这一问题,在建立二维数学模型的基础上,提出改进和声搜索算法和非支配排序遗传算法相结合的一种混合算法,通过即兴创作过程进行全局搜索,变邻域搜索结构(插入和重组)进行局部搜索。对于E型作业,通过左右工位最早可开始时间进行动态对比选择最早的工位,尽量减少等待时间。采用NSGA-2的非支配排序和拥挤度计算,从而解决多目标的优化问题。最后选取实例进行求解分析,得出其最优的生产节拍和平滑系数以及作业在各工位的分布情况,从而验证了算法的有效性。

汽车线束装配线平衡问题优化与仿真

简要介绍了汽车线束装配流程及特点。以生产节拍和完工率为优化目标,构建汽车线束装配线第二类平衡问题的数学模型,并以遗传算法求解该数学模型。以某型号线束装配线为例,利用Plant-simulation仿真软件构建模型仿真优化,缩短了生产节拍,提高了完工率,验证了该数学模型的有效性,为汽车线束装配线工序任务分配提供了一个解决方案。

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。

基于改进遗传算法的生产线平衡优化

在市场竞争十分激烈的大环境下,制造企业需要最大化生产效率和生产效益,而解决生产线平衡问题便是其中重要的一环。运用改进遗传算法解决第二类生产线平衡问题,在按照作业优先顺序的情况下对其工序进行重排和分配,得到一个最优的结果。通过实际应用案例,优化后的生产节拍从24.86 s减少到21.21 s,生产线平衡率达到了96.31%。结果表明改进遗传算法能有效地解决第二类生产线平衡问题,减少了生产节拍,提高了生产线平衡率。