考虑切换时间的机器人装配线平衡优化方法

考虑装配过程中的切换时间,以装配线的工位节拍最小为优化目标,建立了机器人装配线平衡问题的数学模型.在此基础上,将自适应策略引入模拟退火遗传算法框架中,构建了自适应模拟退火遗传算法.以轿车制造车身车间左前门内板总成的焊接装配为例,分别对比了标准遗传算法、模拟退火遗传算法及自适应模拟退火遗传算法在解决该问题方面的性能,结果表明自适应模拟退火遗传算法在解的性能和算法收敛性两个方面表现出了较大的优势.     

基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

改进智能水滴算法求解多目标混流装配线平衡问题

针对第Ⅰ类混流装配线平衡问题，为了更大限度地提高装配线效率，设计一种基于改进智能水滴算法的多目标混流装配线模型.该模型通过在选择工位的同时考虑启发式因素与土壤值来提高装配效率，在处理产品切换引起的负荷变化的同时，能够很好地优化装配线的工位数、平滑指数和操作关联度.通过使用帕累托分层对传统的智能水滴算法进行修改，从而达到一个帕累托集以实现目标的优化.利用若干个装配线问题的标杆算例对提出的算法进行测试并进行指标分析，实验结果显示与其他算法相比，本研究算法计算出的结果更优，非支配解比例、解集分布性等指标更好.     

基于多种群遗传算法的装配线平衡问题研究

产品在制造过程中,装配作业成本大约占制造成本的30%,装配线平衡问题是影响装配作业效率的关键因素。在装配线平衡研究中,提出在固定作业工位下求解装配线平衡的问题,建立了以生产节拍和工位负荷均衡为目标的装配线平衡优化模型,采用多种群遗传算法对固定工位下装配线的生产节拍、工序分配、工位负荷均衡、装配线平衡率进行求解,并基于MATLAB环境实现了多种群遗传算法的编码和求解。最后通过实例求解,验证了模型和算法的可行性。结果分析表明:装配线平衡问题得到了较明显的改善。     

基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法

为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的.     

任务分区及工位约束下装配线第二类平衡研究

装配线平衡直接影响产品产量,也是在装配线布局初始或重构时所必须面临的问题.针对第二类装配线平衡问题(ALBP-2),构建了一种考虑优先关系约束、任务分区约束和工位约束的多目标优化模型.为提高模型求解效率,采用逐步缩小节拍搜索范围的动态步长方法,提出基于自动机回溯算法的改进粒子群算法,提高了任务分配合理性,快速搜索出具有最小节拍和负载平滑系数的任务分配方案.引入任务分配矩阵表示每个工位上的任务分配情况,使结果描述更加明确.通过案例分析验证了所提模型和方法的有效性.     

考虑能耗的混流装配线物料配送多目标调度方法

为了提高混流装配线物料配送的能源利用效率，考虑采用“转运”概念的送料机器人和线边集成超市配送模式，构建了存在换电情形的物料供应模型.结合送料机器人的能耗特点，以最小化送料机器人的使用数量和配送能耗为优化目标，建立了数学模型.在此基础上提出了变邻域搜索策略的改进型离散差分进化算法(VNS-MDDE)，用以解决多目标优化问题；该算法以最近邻启发式方法构建初始解，并引入变邻域策略进行局部搜索以提高解的质量.最后通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性.     

装配线多技能作业人员优化配置模型

人员配置是影响装配生产效率的重要因素。针对装配人员岗位能力描述问题,提出了岗位适应度的概念,以技能等级和给定时间段内人员执行装配作业的累计时间为参数对岗位适应度进行描述,建立了以人员岗位适应度最大和装配线各工位之间作业人员岗位适应度差异最小为目标的装配线人员优化配置模型,设计了一种基于岗位适应度矩阵的启发式求解算法,通过举例分析验证了方法的可行性。     

面向第二类装配线平衡问题的改进粒子群算法

为求解第二类装配线平衡问题，建立一种以最小化节拍、工位负载标准差为优化目标的第二类装线平衡问题的模型.根据装配线平衡问题的特点，设计出一种改进的粒子群算法，引入随迭代次数增加而线性递减的惯性权重，防止粒子群算法陷入局部极值点；将反向学习策略与PSO算法相结合，使PSO算法具有更佳的搜索能力和收敛速度.通过求解标杆问题，结果表明改进的PSO算法与标准PSO算法相比，具备更好的求解能力.最后通过对青贮机装配线为实例验证算法的可行性和有效性，进一步验证了本文中提出的改进PSO算法具有很强的计算效率和求解能力.     

考虑多资源约束的非等效并行机节能调度算法

针对瓶颈工序光刻过程中考虑能源消耗、多类型多数量的掩膜资源、换模等约束的非等效并行机调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先对问题域进行描述,以最小化总加权完成时间与能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种带精英策略的多目标免疫克隆选择算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入深度邻域搜索算子、种群更新算子以提高算法搜索性能及挖掘性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效的、可行的.     

混流装配线车间内物料调度工位组划分优化法

基于准时制生产方式(JIT)提出对混流装配线进行工位组划分并安排配送车辆进行配送服务的优化方法.为保证混流装配线生产过程不发生缺料停产的情况,以配送车辆的承载能力与消耗工位配送时间窗为约束,配送车辆满载率与工位物料需求紧急程度为优化目标构建优化模型.运用遗传算法对模型进行求解,优化单个工作日总配送次数及配送车辆数量,给出配送工位组划分及车辆调度方案.最后,实例验证表明该方法具有可行性和有效性.     

装配生产线任务完成时间延迟的响应策略

针对实际装配生产线中由各种干扰引起的任务完成时间延迟,将不平衡问题缩小到动态响应区,并基于局部搜索算法的基本原理以及数组的读取规则,编制了改进的嵌套式搜索算法.分别制定了单个和多个动态工人时的响应策略,得出多人共同服务整个生产线的策略优于分别服务策略,且用算例分析验证了这种策略的有效性.     

双边装配线平衡的启发式算法

针对目前研究较少的双边装配线平衡问题,分析、研究了双边装配线平衡的特点,建立了问题的数学模型,并提出一种有效的启发式算法.在该算法中,采用基于位置的任务分配策略,运用多个启发式规则,如具有操作方位约束的任务将被优先分配,来进行任务的选择与分配;通过综合考虑E型任务在装配线双边的状况,确定其分配的具体方位,最大化E型任务的调节作用.大量实例运算结果表明,该算法具有较好的性能.     

随机型装配线平衡与缓冲区配置集成优化

线平衡问题和缓冲区配置问题在装配线设计中常被分开独立研究,二者之间存在复杂的交互影响关系.随机型装配线由于操作时间波动加剧了二者之间的相互作用与影响,先平衡再缓冲区配置的串行优化模式难以得到全局最优结果,因此需要在线平衡的同时协同解决缓冲区配置问题.针对随机型装配线规划问题,在基于操作时间状态熵的工位复杂度定义基础上,以生产率最大,整线工位复杂度均衡指数、标准操作时间均衡指数和缓冲区总量最小为优化目标,构建线平衡和缓冲区配置集成优化模型.采用参数化建模仿真获取整线生产率,通过改进的遗传算法获取集成优化方案.最后对变速箱装配线实例进行计算验证,证明了该方法的有效性.     

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.     

预防维护下装配线平衡的集成优化

在装配线生产过程中,当某个工位的设备突发故障时会导致全线停工,带来重大的经济损失,为此本文提出预防维护下的装配线平衡问题,对正常生产和设备维护两种情形下的生产负载进行集成优化。以给定工位数量下正常生产节拍、预防维护时的生产节拍以及两种模式切换时的工序调整数量的最小化为目标建立数学模型,采用遗传算法进行求解。案例分析表明,预防维护下的装配线平衡可有效实现正常生产与设备维护之间的快速切换,保证生产的高效性和稳定性。     

多目标混流装配计划排序问题

在总结混流装配线排序问题的优化目标基础上,给出了一种混流装配线排序多目标优化模型.采用一种染色体映射的策略,有效地解决了遗传算法中染色体变化后难以保证主生产计划约束的问题.对比计算的结果表明:多目标计划排序不仅能有效保证基于生产负荷平衡的目标和基于物流平顺化的目标的要求,同时还能减少装配中品种切换频繁的问题.     

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。