考虑供料策略和人因的装配线平衡问题建模研究

合理的供料策略对装配线运行的效率和成本有很好的优化效果。本文研究了装配线平衡、物料供应策略的集成优化问题，同时兼顾操作者的人因负荷。首先，考虑对装配线所需各物料采用直接或间接供料策略，并采用能量消耗率和脑力承受度来客观评估操作者的体力与脑力负荷，以解决传统人因学评估方法由于量纲问题而导致的目标函数难以获得精确最优解问题；然后，以最小工位数、最小化平滑指数为优化目标，构建了装配线平衡模型；最后，结合实例，并通过遗传算法求解，分析了分层优化和集成优化的优缺点，这为实际生产中通过优化供料方式来提高经济效益、保护工人健康提供了一定的研究思路。     

可跨工位操作的随机混流装配线平衡问题研究

装配线平衡问题是在满足一定约束的条件下,将一系列任务单元分配到各个工位上,使其工作强度与利用率相适应.研究了带有跨工位操作,且任务单元完成时间为随机量的一类特殊装配线平衡问题,目标是缩短整个生产过程中的总任务超载时间;参考机会约束规划的思想,建立了α任务超载时间最小化模型;结合随机模拟和遗传算法设计了混合遗传算法以求解,并通过实例仿真验证了算法的有效性.     

多目标混流装配线再平衡模型与算法

当新产品引入时, 混流装配系统常常需要再平衡以保持各工作台上的负荷均衡. 文章考虑混装线再平衡时的调整成本和生产效率, 提出了度量调整成本的新方法, 建立了混流装配线再平衡问题的多目标优化模型, 并采用多目标遗传算法对该问题进行了求解. 通过对经典问题的计算实验, 以及与Merengo等提出的混装线平衡算法的对比分析, 结果表明多目标遗传算法可以有效地求解混装线再平衡问题.     

考虑疲劳和恢复的混流装配线平衡问题

针对混流装配线运行中人体负荷影响操作者的状态以及生产效率问题,建立了基于人因约束的多目标平衡模型.考虑了操作者的疲劳和恢复对装配任务分配的影响,以总循环时间最小化等为目标,采用遗传算法进行求解.结果表明,考虑人因约束条件,能够通过合理利用每个工作站的空闲时间来缓解操作者的疲劳,保证装配线平衡的同时可以有效降低人体负荷过度造成的人因风险.     

基于遗传算法的U型生产线平衡

基于U型布局的生产线是准时化生产系统的一个重要组成部分，且生产线的U型设计是提高劳动生产率，减少浪费，降低生产成本，增加成本线柔性的一种有效方法，针对U型生产线的特点，设计了一种基于遗传算法的平衡优化方法，这种遗传算法以分配作业元素到工作站的先后顺序为问题的编码，按照最大分配原则进行译码，算法简洁，能够适应不同约束条件和优化目标的需要，通过对经典生产线平衡问题的测试与比较表明，这种算法是一种高效的解决U型生产线平衡的工具。     

混合装配线上物料供应的平准化排序

生产的同步化和均衡化是准时制系统的一个重要特征，物流的平衡是准时制系统的基础，文章从供应链的角度探讨准时制系统供应物流问题，建立准时制系统中混合装配线上产品的各个层次物料供应速率平准化的目标和数学模型，运用模拟退火（SA）方法来设计混合装配线的投产排序算法，最后给出一个排序的实例。     

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.     

用多能工应对需求波动的混流装配线平衡问题

在混流装配线中,需求波动会造成工位负荷的变化并可能产生过载,利用多能工协助装配是解决过载问题的常见方法.多能工的引入会改变装配线平衡的约束,同时平衡方案也会影响应对需求波动所需的多能工数量,然而现有的平衡研究还没有讨论过多能工带来的影响.本文研究了使用多能工应对需求变化的混装线平衡问题,决策者需要决定多能工和普通工人的数量及任务分配.以最小化人工成本并满足不同情境的需求.文章建立了数学模型,分析了问题的复杂性和成本下界,并提出了启发式和精确算法来求解,最后使用数值实验证明了算法的有效性.     

基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题求解

给出了一个基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题的求解方法.首先把一个非平衡指派问题转化为一个组合优化问题.在此基础上,给出了编码策略、目标函数和适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子,还给出了交叉概率、变异概率的定标方法.最后采用遗传算法成功地解决了非平衡指派问题.     

基于遗传算法的约束生产批量计划

研究一类考虑加班能力惩罚的约束生产批量计划问题，描述问题的数学模型，提出基于遗传算法的求解方案。采用启发式方式产生初始解，并通过在遗传算法中嵌入供求一致平衡算法与能力平衡算法来保证解的可行性。实例仿真证明该方案的有效性。