针对汽车等制造业存在的双边装配线第二类平衡问题,本文建立以生产节拍和平滑指数为主次优化目标的排序模型,提出增强分布估计算法(Enhanced Estimation of Distribution Algorithm,EEDA)进行求解.算法初始化阶段,采用自适应策略生成初...针对汽车等制造业存在的双边装配线第二类平衡问题,本文建立以生产节拍和平滑指数为主次优化目标的排序模型,提出增强分布估计算法(Enhanced Estimation of Distribution Algorithm,EEDA)进行求解.算法初始化阶段,采用自适应策略生成初始节拍来提升初始解的质量.全局搜索阶段,设计三维概率模型学习生成解中工序的排列信息,并采样三维概率模型来生成新解,引导算法较快到达优质解区域.局部搜索阶段,设计适合主次目标的搜索策略对优质解区域进一步细致搜索,能增强算法局部搜索能力.此外,通过分析问题特点,提出确定生成解是否可行的快速判断方法以提升算法搜索效率.对不同规模问题实例进行仿真实验和算法比较,验证了考虑主次目标的重要性和增强分布估计算法的有效性.展开更多
文摘针对汽车等制造业存在的双边装配线第二类平衡问题,本文建立以生产节拍和平滑指数为主次优化目标的排序模型,提出增强分布估计算法(Enhanced Estimation of Distribution Algorithm,EEDA)进行求解.算法初始化阶段,采用自适应策略生成初始节拍来提升初始解的质量.全局搜索阶段,设计三维概率模型学习生成解中工序的排列信息,并采样三维概率模型来生成新解,引导算法较快到达优质解区域.局部搜索阶段,设计适合主次目标的搜索策略对优质解区域进一步细致搜索,能增强算法局部搜索能力.此外,通过分析问题特点,提出确定生成解是否可行的快速判断方法以提升算法搜索效率.对不同规模问题实例进行仿真实验和算法比较,验证了考虑主次目标的重要性和增强分布估计算法的有效性.