处于持续竞争压力下的汽车制造企业为了增加销售量，获得更大收益，在基本车型生产的基础上增加了车型的种类和配置。为此，源于日本丰田汽车公司的JIT生产方式近来被应用到我国的大型汽车制造企业中。JIT生产方式运用混流生产线进行生产，将市场需求与生产过程结合起来，提高了产品的竞争力。因此，通过对混流生产线的研究可以更好地发挥JIT生产方式的优势。由于混流生产线上不同产品所需的加工工序和作业时间存在差异，为了保证混流生产线的正常运转，混流生产线必须考虑投产排序问题。投产排序问题在国外是研究的热点。在国内，由于汽车制造企业采用JIT生产方式的时间较晚，且只有大型汽车制造企业采用此种方式，从而，混流生产线的投产排序研究才刚刚起步。按照日本丰田公司的分类方法，混流生产线投产排序主要有三个目标：目标1是均衡混流生产线上每个工位的装配时间；目标2是使混流生产线上每个零件的使用率保持不变；目标3是使传送带的停止时间最小化。由于目标2在汽车制造企业中具有更为广泛的研究意义，结合我国汽车制造企业所采用的生产方式，本文针对第二个目标建立投产排序数学模型。混流生产线的投产排序问题已被证明是组合优化问题中NP难题，从而对于大比例问题将难于计算。NP类问题(Nondeterministic Polynomial problem)是指当问题规模增大时，其求解时间以指数形式增长，从而无法得到最优解。为解决NP-hard问题，人们提出了许多近似算法。但这些算法或因过于注意个别问题的特征而缺乏通用性，或因所得解强烈地依赖初始解的选取而缺乏实用性。本文应用一种解大规模组合优化问题，特别是NP完全组合优化问题的有效近似算法——模拟退火算法，来求解混流生产线的投产排序问题，克服了上述缺点。模拟退火算法源于对热力学固体退火过程的模拟，退火过程是：首先将固体加热到一定温度，在此温度时，固体中的分子彼此可自由运动。然后，将固体缓慢冷却，直到固体凝结为晶体，此时系统处于最低的能量状态。在组合优化问题中，模拟退火技术使用一个类似的冷却操作，将一个坏的，无序的<WP=77>结果转变为一个理想的，有序的结果。从而达到优化目标函数的目的。模拟退火算法从一个初始的可行解开始搜索，每个解对应一个具体的函数值，通过变换产生新解，这个新解对应着一个不同的函数值。在模拟退火算法中，此新解是随机产生的。如果新解的函数值小于当前解的函数值，则新解替代当前解。如果新解的函数值不大于当前解的函数值，转移的可能性按照下面列出的概率函数计算：这里，是新解和当前解在循环时的函数差，是控制参数——温度。在每一个循环，上面给出的转移概率与一个随机数相比较，如果概率的值大于或等于随机数，则接受此恶化解；反之，则拒绝。此接受新解的准则，称为Metropolis准则。如果拒绝从当前解到新解的转移，在此邻域内将产生另一个新解，并重复上述过程。在搜索过程中，温度的降低是按照冷却进度表进行的。通过上述可知，在搜索最优解的过程中，模拟退火算法除了可以接受优化解外，还依据Metropolis准则有限度地接受恶化解，并且接受恶化解的概率，随温度的降低慢慢趋向于0，这使得算法能够从局部最优解中跳出，尽可能找到全局最优解，并保证了算法的收敛。 丰田汽车制造公司是第一个研究混流生产线投产排序问题的企业。用“目标追迹算法”解决混流生产线上零部件使用速率均衡化的问题，并获得了一个“满意”的结果。因此，“目标追迹算法”已经成为所有研究混流生产线投产排序问题的一个基准。基于上述原因，将模拟退火算法得到的结果与丰田汽车公司的 “目标追迹算法”得到的结果相比较，用以验证模拟退火算法的可行性。由本文第四章给出的试验结果可以看出，模拟退火算法在最终解的质量优于“目标追迹算法”。从而，在总体上，模拟退火算法的执行情况是理想的。在本文的最后，给出了一个研究实例——某汽车制造有限公司总装车间混流生产线的投产排序。