裝配線平衡的最優(yōu)化模型與算法研究.pdf

1、大規(guī)模生產(chǎn)的產(chǎn)品往往采用裝配線的形式來達到經(jīng)濟、均衡的效果，裝配線的平衡過程就是實現(xiàn)一種勞動生產(chǎn)率、設(shè)備利用率和滿足市場需求三者之間的平衡的過程。 本文對在大規(guī)模制造和多品種小批量制造環(huán)境下的裝配線平衡問題進行了系統(tǒng)地研究。運用最優(yōu)化模型和人工智能算法來研究裝配線平衡，從單一型（包括確定型和隨機型）到混合型，從直線型布局的裝配線到U型布局裝配線，從單一目標(biāo)裝配線平衡到多目標(biāo)裝配線平衡，從無資源約束到有資源約束的裝配線平衡，系統(tǒng)地

2、研究了裝配線平衡問題。 建立多種不同形式和不同類型目標(biāo)的裝配線平衡的數(shù)學(xué)模型。建立第1類和第Ⅱ類單一型裝配線平衡的最優(yōu)化模型，同時研究了U型布局裝配線平衡的最優(yōu)化模型，多目標(biāo)裝配線平衡的目標(biāo)規(guī)劃模型以及帶資源約束的裝配線平衡的最優(yōu)化模型。這些裝配線平衡的最優(yōu)化模型改進了文獻中提出的裝配線平衡的最優(yōu)化模型，針對不同裝配線平衡問題的適應(yīng)性好，變量數(shù)量與約束數(shù)量有顯著減少，對裝配線的平衡竣計與生產(chǎn)管理提供了理論指導(dǎo)、方法和工具。

3、 系統(tǒng)地設(shè)計了各類不同形式和不同目標(biāo)裝配線平衡的人工智能算法，來解決大規(guī)模的裝配線平衡問題。根據(jù)平衡目標(biāo)的不同，分別設(shè)計了最小化工作站數(shù)、最小化節(jié)拍、最小化均衡指數(shù)以及最大化相關(guān)系數(shù)等四類目標(biāo)的裝配線平衡的算法；根據(jù)裝配線類型的不同，分別探討了確定型、隨機型、混合型、多目標(biāo)以及資源約束型等的遺傳算法。在算法設(shè)計中研究了適應(yīng)度函數(shù)的選擇問題，提出了能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)持續(xù)改進的適應(yīng)度函數(shù)，使得算法在迭代過程中，目標(biāo)值易于持續(xù)改進；同時，運用隨機

4、方法結(jié)合啟發(fā)式方法產(chǎn)生初始種群，設(shè)計了獨特的染色體編碼規(guī)則、譯碼規(guī)則，尤其在U型裝配線平衡算法中設(shè)計了帶有分派指示方向的染色體編碼方法，大大提高了裝配線平衡的效率；在算子設(shè)計中，設(shè)計了基于優(yōu)先矩陣的遺傳算子，將迭代過程地轉(zhuǎn)換為矩陣和向量運算，使算法較高的效率，具有較快的收斂速度、很強的脫離局部最優(yōu)解的能力。 采用仿真的方法研究了四類隨機型裝配線平衡問題，分析了裝配線的設(shè)計參數(shù)與優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)之間關(guān)系。運用灰色關(guān)聯(lián)度方法解決了數(shù)據(jù)