自适应遗传算法在混流装配线平衡中的应用

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多品种混流装配线通过对作业任务的合理组织和排产优化,在基本不改变生产设施的前提下,实现了多产品的共线装配,既保留了单一装配线大批量和标准化生产的规模经济优势,降低制造成本和生产周期,又最大限度地挖掘了装配线的潜能,满足客户对产品和服务的个性化需求,增强对市场的适应性。装配线的平衡问题是企业规划设计和生产管理中的重要内容,涉及劳动生产率、设备利用率、市场需求等多方面因素,对生产效率、产品质量及员工士气都有很大程度的影响,因此,深入研究混流装配线平衡问题,设计出快速有效的优化方法,进一步提高装配线效率,具有重要的实际意义。  本论文综合运用作业测定、遗传算法等理论和方法,建立针对多品种混流装配线平衡及工作站分配问题的数学模型,并研究具体的求解方法,对离散型制造企业的装配线平衡设计具有重要的理论指导意义和实际参考价值。  作者在对大量文献检索和阅读的基础上,总结了装配线(生产线)平衡问题的研究现状,通过对装配生产线特点的深入研究和分析,建立混流装配线平衡问题的数学模型,并在此基础上设计了自适应遗传算法优化方案;在遗传算法设计中对以下方面作了改进:针对这类问题存在的作业优先关系强约束情况,设计了独特的染色体编码和译码规则和遗传操作算子,开发编写了遗传算法程序,并以某实验教学仪器装配生产线作为研究实例,根据问题本身特点对遗传算法控制参数进行设计与调整,优化了装配线的作业任务分配,提高了负荷平衡水平。  相关实例和比较证明,本文提出的基于自适应遗传算法的优化方法,能够高效便捷地解决工作站布置和作业任务分配的问题,可以为混合装配生产线设计和改善提供技术支持。
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