【摘 要】
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本文针对降低混装线企业中的生产成本问题,考虑工人闲置与超载时间内成本的差异,以最小化工作站内闲置与超载成本,最小化产品间的总切换时间为优化目标建立混装线投产排序数
【机 构】
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贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
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本文针对降低混装线企业中的生产成本问题,考虑工人闲置与超载时间内成本的差异,以最小化工作站内闲置与超载成本,最小化产品间的总切换时间为优化目标建立混装线投产排序数学模型。并设计了一种新改进的粒子群算法,算法中引入反向学习优化初始种群分布,从而提高了算法的寻优效率。为避免算法陷入局部收敛,将Baldwinian学习策略引入该算法中,增加了种群中粒子的多样性,提高了种群的全局搜索能力。结合具体实例的验证表明,该改进粒子群算法能有效地解决混装线投产排序问题。
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