混流装配线平衡问题与规划方法研究

针对客户需求变化、产品设计不断升级演进、装配技术与设备更新等迫使装配线再次调整与演进平衡的问题,综述了现有装配平衡/演进平衡的主要内容及研究进展。首先从混流装配线平衡、混流装配线再平衡两方面总结了混流装配线研究进展与平衡规划方法;其次,对混流装配线平衡问题的分类和通用解决方法进行了归纳与总结;最后,在以上研究分析的基础上提出了产品演进驱动下装配线平衡的进一步研究方向。     

解决混合装配线平衡问题的多目标遗传算法研究

混合装配线平衡问题是近期研究的热点,而工人的合理分配则是解决该类问题的关键.将解决混合模型装配线平衡问题扩展到基于工人分配的装配线平衡问题,包括任务的分配和工人的分配两个子问题.采用基于随机密钥的编码方法和先进的适应特定染色体结构和MALB-WA问题特点的遗传算子来解决该问题,最后通过数值实验验证该方法的性能.结果表明,该方法提高了解的质量,同时其收敛性优于其他现有的GA算法.     

多阶段规划方法在排序中的应用

离散多阶段工业过程是在具有规定结构的系统中加工某个工件集合。系统中基本元素有机器、不可再分割的工件、仓库与资源;结构包括技术路线、逻辑约束、时间约束、加工工件的规则及优化准则。对于不同的结构,可以提出众多的问题。排序是其中的一类。本文运用作者发展起来的多阶段规划方法,系统地解决了工业过程中遇到的许多排序问题。第1节讨论了一般的离散系统与过程;第2节介绍了多阶段规划的基本内容,表明它是由动态规划与分枝定界法融合而成的一种方法;从第3节起,讨论了解决单台机器结构,平行、系列、树状及反树状结构系统的排序问题的算法。     

多约束装配线平衡问题的知识驱动系统控制启发式算法

针对一类以加强边要求、位置要求和消极区域要求为约束,以最小化装配线节拍和不满足弱位置要求操作的项数为目标,生产调度领域中普遍存在的第2类多约束装配线平衡问题,基于各类约束的特征以及它们之间相互耦合的关系等知识,系统设计各类约束得到满足的整体主动控制启发式规则,提出一种知识驱动系统控制启发式算法,对问题进行有效求解,获得...     

基于智能算法的装配线平衡问题研究

为提高汽车发动机装配线的柔性程度,提出多目标混合整数线性规划模型.该模型考虑平衡问题的三个目标,即产品的节拍时间最小、将相同的工序尽可能放到同一个工作站、不同工作站间的工作负载均衡最大;采用粒子群算法进行装配线平衡优化.试验结果表明本文提出的多目标混合整数线性规划模型可以帮助决策者协调装配线的布局,实现生产效率的最大化.     

考虑能效的多机器人协同装配线平衡方法

为解决工位内多机器人的协同装配问题,以装配线的节拍、能源的总消耗以及机器人的总投入成本最小为优化目标,建立了工位内多机器人协同作业的装配线平衡问题的数学模型.在此基础上,提出了一种基于工位码、任务码、机器人码三层编码的多目标混合帝国竞争算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入了延迟爬山算法,以提高算法的搜索性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效、可行的.      

求解装配线平衡问题的混合遗传算法

装配线平衡问题一直是设施规划问题中的重要组成部分,是在建立生产线时就被考虑、解决并确定的。在面向市场的情况下,生产线必须是柔性的生产线,能快速响应新产品的需求,装配线平衡问题更应该是一个动态的生产调度问题。文章提出了混合遗传算法求解装配线平衡问题,给出了合适的编码方法,设计了新的交叉和变异算子,并通过实例验证了该算法的有效性和可行性。     

混合离散粒子群算法求解机器人装配线平衡问题

以最小化总成本为目标,将一组工序和机器人分配至工作站上的问题称为面向成本的机器人装配线平衡问题(cRALBP),为了解决此NP难问题,提出一种混合离散粒子群优化(HDPSO)算法.首先,对于给定工序,设计动态规划方法直接获取工序对应的最优机器人分配方案,从而缩小搜索空间,提高算法的全局寻优能力.然后,提出一种新的算法框架,其通过融合路径重连加强算法的局部搜索能力,并通过汉明距离评估解之间的差异,选择采用多片段交叉算子或者片段变异算子进行粒子更新,取代随机选择算子的方法,从而实现算法全局搜索和局部搜索的平衡.将所提出的HDPSO算法与最新的粒子群、人工鱼群算法在144个算例上进行对比,验证了HDPSO算法的有效性和优越性.     

动素分析法在装配线平衡中的应用

为使装配线发挥最大的效能,需要将工作合理地分配到装配线的各个工位上,以达到装配线平衡。为此,以某公司扎把机装配线为研究对象,针对装配线的具体流程,结合装配线平衡理论,找到装配线中的"瓶颈"工序;采用动素分析法进行详细的工序分析,并运用ECRS原则进行改善。结果表明,新方案的实施可使装配线平衡率明显提高。     

基于改进型遗传算法的混流U型装配线第二类平衡问题

针对最小化生产节拍的第二类混流U型装配线平衡问题, 构建了混合整数规划模型, 并设计了改进型遗传算法求解. 在遗传算法的解码过程中, 采用3种搜索方式将工序分配到工作站, 比较了3种搜索方式下的工作站时间, 并参照期望生产节拍值筛选出最优的工作站分配方式, 再根据分配方式的寻优情况判断是否自动更新期望生产节拍值. 通过大量的标准算例, 证明了改进型遗传算法的有效性. 最后, 结合实际案例分析, 再次验证了混合整数规划模型和改进型遗传算法的有效性.