生产-分销物流系统中考虑缺货成本时的存贮路径问题研究

文章建立了一个制造商与多个分销中心的一体化生产-分销系统模型.模型假设制造商有一个固定的生产周期,将各分销中心的补货频率作为决策变量,考虑了整个生产周期中分销中心的存贮成本、运输成本、车辆固定启动成本、补货成本以及缺货成本,使得总成本最小以确定最优的配送方案.最后,通过算例重点分析了缺货成本对于决策以及总成本的影响.     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

基于改进遗传算法的混合装配生产线平衡问题研究

文章针对传统混合装配生产线缺乏对一个工位多个产品的研究,建立了一个工位多个产品的装配生产线平衡问题模型;以汽车主减速器装配生产线为例,对模型进行分析建模,设计了基于激素调节机制的改进遗传算法的适应度函数、选择、交叉及变异算子,对一工位多产品的混合装配生产线平衡问题模型进行求解;利用Matlab软件编写仿真算法程序对模型进行仿真,在一定程度上验证了模型的可行性和算法的有效性。     

考虑生产线平衡的串-并联生产系统机会维护策略

以多工序多台设备组成的串-并联生产系统为研究对象,根据生产线平衡原理,在每次预防性维护时引入机会维护,以实现设备的充分利用;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后的可靠度演变过程,建立了以可靠度、总成本最小为优化目标的串-并联生产系统预防性维护和机会维护模型,采用蒙特卡洛仿真方法获得最优的预防性维护和机会维护的阈值,从而得到了满意的维护计划.应用实例结果表明,所提出的方法能够为串-并联生产系统提出合理的维护计划.在保证不发生系统停产的基础上,能够充分实现机会维护,降低企业设备的维护费用.     

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.     

混合遗传算法对混流装配线平衡问题的研究

基于面向汽车行业总装生产线平衡问题的研究,提出了一种包含模拟退火因子的改进的遗传算法,设计了加速收敛因子模型以确保在有限种群空间中的快速收敛;同时考虑了更多工程现场实际约束来修正传统的约束模型．新算法模型应用在混流装配生产线平衡分析中,取得了算法快速收敛和分析结果与实际工程一致的结果．     

基于混合遗传算法的液压元件装配流水车间调度

文章以BY公司为背景,研究液压元件装配流水车间调度问题(hydraulic components assembly flowshop scheduling problem, HCAFSP)。通过分析两阶段装配流水车间调度(the two-stage assembly flowshop scheduling problem, TSAFSP)、液压元件生产工艺与车间设施,提出一种新的机器配置和在制品库存计算方法。考虑到该问题的NP难性与BY公司数字化车间升级带来的产能提升,设计一种遗传算法孤岛模型(genetic algorithm island model, IsLandGA)与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的混合算法(IsLandGA-PSO)。该算法采用圆锥拓扑,圆锥底为IsLandGA,提供全局快速搜索能力;顶点为每个子群的最优个体组成的PSO,提供精准局部搜索能力;利用优势互补和迁移优秀个体完成协同进化。通过多组实例仿真与算法对比,表明该算法求解较大规模HCAFSP问题的有效性和先进性。     

广义向量平衡问题的H(o)lder连续性

在较弱的强伪单调假设下研究了参数广义向量平衡问题解集映射的H(o)lder连续性,并给出了本结果的应用例子.推广已有文献中相应的结果.     

基于遗传算法的约束性多TSP问题及其应用

针对一类具有约束条件的汽车调度问题 ,提出了约束性的多重 TSP(CMTSP)问题及其模型 ,给出了一种遗传算法解法。对比实验结果表明 :遗传算法具有比启发式算法更好的结果。     

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.     

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.     

基于订单生产的多品种装配流水线的平衡

就订单生产条件下的多品种装配流水生产线的平衡问题展开讨论 ,进而建立以优化人力成本为目标多品种装配流水线的人力成本模型 ,最后通过运用混合遗传算法进行流水线的平衡 ,并根据实验数据进行验证     

基于信息熵和Lempel-Ziv的生产线复杂性测度与线平衡

生产过程中的不确定因素常常造成生产线各工作站工作负荷不均,整线生产节拍紊乱甚至出现瓶颈工位等问题,最终导致平衡失效.针对此问题提出作业元素复杂度、工作站复杂度和整线复杂度测度方法,建立以平衡率最高、复杂度均衡指数最小和整线复杂度最小为目标的多目标优化模型,设计生产线平衡算法求解作业元素最优划分,并应用实例对方法进行验证.研究结果表明,该方法能够在保证生产线平衡率最高的同时,均衡工作站间复杂度差异和降低整线复杂度,避免不确定因素累积而导致生产线平衡失效,提高生产系统鲁棒性.     

飞机移动生产线物料配送与空箱回收集成建模

为了解决飞机移动生产线中作业物料的供给问题,构建了飞机移动生产线物料配送与空箱回收集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上,引入了空箱的回收决策,建立了以小车出行次数最小化为目标的数学模型并设计了一种以遗传算法为框架的启发式算法.在遗传算法较优的全局搜索能力下,综合考虑小车的运载能力与线边空间的存储能力,设计了启发式算法对物料与空箱的组批方式以及小车出行时刻三类变量联合进行决策,并结合了局部搜索算法进行再优化.对提出的算法进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性.     

考虑缓冲区配置的生产线布局优化设计

将启发式遗传算法和空间填充曲线(SFC)相结合,以包括在制品(WIP)持有费用、缓冲区配置费用和物料搬运费用的总费用最小化为目标,对缓冲区配置进行生产线布局优化设计.通过对某柴油发动机缸体加工生产线实例分析,验证了设计的有效性和先进性.