基于混合粒子群算法的随机混流装配线平衡问题研究

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装配线平衡问题是制造行业里的一个十分重要的研究课题,研究成果可以为企业带来显著的经济效益。随着社会经济的不断发展,市场竞争日益激烈。混流装配线由于能满足客户的多样化、个性化需求,增强企业对市场的反应能力,在制造企业中得到了广泛的应用。实际生产过程中,存在很多的随机因素,如操作人员、机器设备、工作环境等,装配线上的作业时间具有很大的随机性。但是目前的研究大多集中于作业时间为常量的装配线,这并不完全符合生产实际。本文以随机混流装配线为研究对象,具有一定的理论价值和现实意义。主要研究内容如下:1)系统研究了装配线平衡问题的相关理论知识,并对装配线平衡问题的计算复杂性、平衡的影响因素、平衡的改善思路做了细致的分析,同时给出了相应的改进措施。在考虑影响装配线上作业时间随机因素的基础上,明确提出了随机混流装配线平衡问题,并根据其特征,建立了相应的数学模型。2)针对粒子群算法容易出现“早熟”现象,提出了一种求解第1类装配线平衡问题的改进粒子群算法,该算法通过增强粒子的多样性来克服粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,并通过设置优先权重来提高算法的搜索性能。并编制了相关程序,大量的测试问题计算结果验证了算法的有效性。3)为求解本文提出的随机混流装配线平衡问题,提出了一种模拟退火算法与粒子群算法融合的混合算法,该算法通过模拟退火抽样过程使粒子及时跳出局部最优,实现了并行搜索,扩大搜索空间的同时增强了粒子在解空间的探索和开发能力,使算法的全局搜索能力、优化效率以及鲁棒性得到了很大的提高。大量的测试问题计算结果验证了算法的有效性。4)考虑到作业时间的随机性能导致整个工作站作业时间具有随机性,操作者只能以一定的概率在规定的节拍时间内完成所有任务。为此,提出通过改变预设超限概率来改变完成工作站任务的概率,实例研究表明此种方法的可行性和有效性,从而实现对随机混流装配线平衡问题的研究。5)应用所提出的PSO-SA算法,对某企业的发动机总装线进行了平衡优化改善,原总装线的效率明显提高,各工作站负荷更加均衡。结果表明,改善效果明显。
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