面向成本的双边装配线平衡和员工分配

员工工资是装配成本中的重要组成部分,如何实现工资支出最小化得到越来越多的关注。同时在实际生产中,员工技能的差异也导致对相同操作不同的加工效率,进一步导致了员工最优化分配问题。针对面向成本的双边装配线平衡和员工分配问题,构建了最小化员工成本的数学模型,同步考虑装配线负载均衡,形成多目标的优化模型。提出一种改进的重启模拟退火算法,设计了新的邻域结构和重启机制。在邻域结构中,设计了3种邻域结构;在重启机制中,根据聚集距离优先选择较离散的个体,以获得分布性更好的帕累托解集。最后对7组随机生成的实例进行求解,将重启模拟退火算法与快速非支配排序遗传算法进行对比,验证所提算法的高性能。     

基于模拟退火算法的装配线平衡方法

复杂产品装配线的平衡问题一直是制约车间生产效率的重要因素之一。针对复杂产品装配线平衡问题,在均衡各工作站位负荷、工作站数和最少损失时间等优化目标基础上,建立了多目标优化模型,采用模拟退火算法对模型进行优化求解。以发动机装配为例进行算法验证,计算结果中各工作站损失时间较低,装配线趋于平衡,表明此模拟退火算法有效。     

混流加工/装配系统集成优化研究

为解决由一条混流装配线和一条带相同并行机和有限中间缓冲区的部件加工线组成的拉式生产系统的集成优化问题,以平顺化混流装配线的部件消耗以及最小化加工线最大完工时间为优化目标,建立加工/装配系统集成优化框架和装配线优化数学模型,提出加工线调度方案的构造方法,设计一种多目标遗传算法用于求解该问题,在此算法中,提出一种三阶段的实数编码方法,同时将帕累托分级和共享函数的方法用于可行解适应度值的评价,并对选择、交叉、变异算子以及精英解保留策略进行设计,保证了非支配解集中个体分布性和均匀性.通过与多目标模拟退火算法的结果进行比较,证明了该多目标遗传算法的可行性和有效性,应用该算法可以获得满意的非支配解集.     

混合遗传算法在汽车混流装配线平衡中的应用研究

为实现汽车流水装配线各工位任务均衡,分析了汽车总装工艺流程和作业特点。根据装配线平衡问题的不同求解参数和约束条件,建立了3类装配线平衡问题数学模型。以遗传算法为基础,融入模拟退火算法来提高局部搜索效率,提出了混合遗传模拟退火算法。按作业元素分配到工位的先后顺序,用序列编码方案将混合遗传模拟退火算法应用到混流装配线平衡实例中。计算结果表明,该算法求解装配线平衡问题优于传统启发式算法。     

基于能力因子的某轻型飞机U型装配线平衡

为了解决某轻型飞机第Ⅱ类U型装配线平衡问题与生产实际存在偏差的问题,提出了基于能力因子的Memetic算法。给出能力因子的定义和取值方法,从符合生产实际的角度研究了装配线平衡问题。以装配线节拍的最小化和各工位间负载的优化为目标,建立了某轻型飞机U型装配线的多目标、多类约束数学模型,并详细描述了约束条件。以某轻型飞机装配线为对象进行了优化计算,通过比较考虑能力因子的Memetic算法和普通Memetic算法的求解结果,验证了考虑能力因子的Memetic算法的实用性和有效性。     

基于工位复杂性测度的随机型装配线平衡优化

针对装配生产中各种不确定因素引起操作时间波动,导致确定型装配线平衡方案失效的问题,提出一种操作时间不确定的装配线平衡方法。以操作时间的概率分布描述其波动情况,进而基于信息熵提出一种工位复杂性测度方法,在此基础上建立以平衡率最高、工位负荷均衡、工位复杂度均衡为目标的线平衡优化模型;设计了一种改进遗传算法对其进行求解,并通过实例验证模型及算法的有效性。研究结果表明,所提方法能在保证整线平衡率和工位负荷均衡的同时,均衡各工位复杂度,降低不确定性因素对生产过程的影响,保证装配线生产平稳运行。     

混流双边装配线平衡的改进型教与学优化算法

为有效求解第一类混流双边装配线平衡问题,提出一种改进型教与学优化(Improved Teaching-Learning-Based Optimization,ITLBO)算法。该算法在传统教与学优化算法基础上,利用随机键方法进行初始化,并在"教"与"学"阶段后增加自学习阶段,增强算法的局部搜索能力。同时,结合混流双边装配线的特点,提出新的启发式解码方法。该解码方法考虑操作相关空闲时间,并在解码中减少其空闲时间;在解码中考虑两边工位的负载均衡,保证负载平衡;提出新的最后成对工位处理策略,进一步减少工位的数量。利用该算法对混流双边装配线平衡标杆问题进行求解,并与6类不同的算法进行对比。对比试验表明,所提出的启发式解码方法能有效减少空闲时间,所采用的算法优于其他对比算法。     

基于改进遗传算法的无刷电机装配线平衡优化

为提高无刷电机装配线的生产效率,减少在制品积压,提出了一种改进遗传算法对其进行优化。建立了以工位和平滑指数相结合的多目标优化数学模型,应用双种群自适应遗传算法在MATLAB中编程,对无刷电机装配线平衡问题进行仿真和优化。结果表明,优化后的装配线提高了各个工位的生产效率,减少了在制品积压,验证了算法的有效性和可行性。     

基于混合粒子群算法求解装配线第二类平衡问题

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法,给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上,利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力,提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法,并给出了求解流程。应用实例证明,用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。     

改进迭代局部搜索算法求解第Ⅰ类混流双边装配线平衡问题

基于第Ⅰ类混流双边装配线平衡具有生产品种多样性和生产过程复杂性的特点,研制了一种改进迭代局部搜索算法进行求解。在工位数量相同时引入新的二级目标,使前面工位承担更多负载,推进解的细微改进;提出基于工位的启发式解码方式,使成对工位内的负载更为均衡。在解码设计中,优先选择空闲时间较多的边作为分配操作的边,对每种产品优先选择不产生空闲时间的操作分配,然后通过最后成对工位调整策略进一步减少工位的数量。同时设计了新的改进启发式初始化和局部搜索方式,并通过参数校验验证改进的合理性。将所提解码方式与3种不同的解码方式进行对比,并将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明,基于工位的启发式解码优于对比解码,所提迭代局部搜索算法优于其他对比算法。     

基于遗传算法的直线型和U型混流装配线平衡问题研究

针对混流装配线上不同产品作业时间差异导致的工作站瞬时负荷不均衡问题,提出了一种改进的直线型和U型混流装配线多目标平衡方法,并以装配线平衡率、平滑指数作为平衡效果的评价指标。综合考虑工序分配约束、工作站约束、优先关系约束和节拍约束等约束条件,同时兼顾工作站数最小和各工作站内不同品种产品负荷均衡2个目标函数,分别建立直线型和U型混流装配线多目标平衡优化模型。采用遗传算法作为优化算法,并在变异环节加入强制规则,使得变异过程能够朝着规定方向进行,以提高可行解的比例。最后通过对比算例分析结果,表明所提方法能够快速有效求解直线型和U型混流装配线平衡问题,可以为企业在直线型和U型混流装配线规划阶段制定平衡方案提供参考。     

混流轿车总装配线的动态规划与仿真优化研究

为设计合理的轿车总装线和提高生产效率,分析了其总装工艺流程及特点.建立装配线负荷平衡的数学模型及在3种不同阶段时的目标函数,确定了设计参数的上下界限并分析了各种启发式求解算法.采用最小生产循环来研究混流装配线的产品投产排序问题,建立了基于闭环工位时间移动窗口的最小化装配线空闲与超载时间和准时生产环境下零部件消耗速率均匀化的目标函数,并分析了3种优化算法.在数字化工厂软件eM-Power的平台上建立了轿车总装车间的底盘工段与分装工段部分工位的仿真对象模型及控制逻辑.最后,进行了生产评估并验证了所建模型的有效性.     

随机混流装配线平衡问题的一种混合粒子群算法

随机混合装配线平衡问题较简单装配线平衡问题更符合生产实际,为有效求解随机混合装配线平衡问题,考虑各任务操作时间的随机性,建立了随机混合装配线平衡问题的数学模型。结合混合随机装配线的具体特点,提出了一种基于优先权的粒子群算法,并针对标准粒子群算法求解装配线平衡问题易陷入"早熟"现象等不足,利用模拟退火算法的概率突跳性,提出了一种基于模拟退火抽样机制的混合粒子群算法,通过改变预设超限概率,实现对目标问题的求解。最后经大量实例验证,说明了算法的有效性。     

环网柜装配线平衡改善与优化研究

装配线的平衡问题一直是制约车间生产效率的重要因素之一。针对环网柜装配线中存在装配过程混乱、装配堵塞以及工位负荷不均匀等问题,首先运用ECRS原则对装配作业单元进行重新划分和调整,并利用Flexsim仿真软件将改善后的装配流程进行一次仿真;然后针对装配线存在的工位空闲问题,以合理工位数最小为目标,建立最小工位数学模型,以工位内的作业负荷不超过给定的节拍时间且每个作业元素都必须分配到唯一工作站中为约束条件,进而利用遗传算法进行求解;最后求解的工位通过Flexsim仿真软件进行二次仿真。结果显示:工位空闲率有了显著的提高,环网柜装配线平衡得到较大改善。     

考虑装配关系复杂性的多目标装配线平衡优化方法

针对装配关系复杂性影响工人工作效率,进而产生瓶颈工位的问题,提出一种考虑装配关系复杂性的改进型多目标装配线平衡优化方法。建立了一种合理测度作业元素装配关系复杂性的方法,继而定义装配关系复杂性平滑系数这一指标。以生产节拍、平滑系数和装配关系复杂性平滑系数为优化目标,工序优先关系和工作站数为约束,建立了多目标装配线平衡优化方法模型。采用遗传算法作为优化算法,并对遗传算法的交叉环节利用模糊聚类算法进行改进,判断选作交叉的两个个体的近亲概率,在一定概率上防止了近亲交叉,增加了种群繁衍的多样性。通过算例验证了所提平衡优化方法的有效性,为制定考虑装配关系复杂性的平衡方案提供了一种可行方法。     

平行装配线平衡性的多目标优化

为了更有效地使用工位、提高装配线效率,提出一个基于多目标的平行装配线平衡方法。该方法考虑生产节拍、工位数和工位负荷三个互相冲突的目标,建立了基于目标规划的平行装配线多目标优化模型,使三个目标按照不同的优先顺序得到优化。通过具体实例验证了该方法的有效性,同时对三个优化目标进行了敏感性分析。结果表明,该方法可为平行装配线的决策者提供更加灵活的选择。     

面向大批量定制的产品族装配线平衡优化

针对产品族混合装配线平衡问题,建立了产品族装配线平衡模型,提出了一种改进的双种群遗传算法对产品族装配线进行优化。首先,通过研究分析产品族装配线的特点,重点考虑了作业之间的相关性;在遗传算法优化过程中,以最小化工作站数、最小化站间和站内负荷指数为优化目标,通过新译码方式弥补传统译码方式的不足,并在双种群中进行个体交换,提高了种群多样性,加快了算法的搜索速度和优化效率。最后,通过小型轮式装载机产品族装配线的平衡优化问题进一步验证了该算法的有效性和可行性。     

求解多目标混流装配线平衡问题的VPS-PSO算法

为了更有效地减少工作站数目、提高装配线效率,提出了一种基于多目标混流装配线平衡问题的方法。针对混流装配线平衡问题,采用工作站损失指数、装配线损失效率和平滑指数的评价指标作为混流装配线平衡优化问题的适应度函数,在给定节拍和装配优先顺序的前提下建立多目标优化模型。提出一种基于变种群策略的改进粒子群(VPS-PSO)算法能有效地维持种群的多样性,提高粒子群算法的全局搜索寻优能力。案例表明,该算法相对于PSO算法具有更好的寻优能力和求解效率,可以更高效地得到合理的装配线平衡方案。     

迭代局部搜索求解双边混流装配线平衡问题

为有效解决双边混流装配线的平衡问题,建立了联合优先关系图,利用加权时间法简化问题,并提出一种简单高效的迭代局部搜索算法。该算法通过启发式初始化保证初始解的质量,将优先关系约束融入到局部搜索,避免了重复的插入操作,最后摄动方法对当前解多次重复插入算子并产生新解,并用产生的新解代替当前解。同时,结合装配线的特点,提出一种基于优先级的编码和解码方法,该方法通过工位选择策略保证工位负载均衡,通过操作选择策略减少工位的空闲时间。该算法与5种启发式算法进行对比,实验结果表明所提出的算法不仅能有效平衡双边混流装配线,并且参数较少便于实现。     

电静液作动器多目标优化设计

电静液作动器(EHA)设计需要考虑质量、刚度、效率等指标的综合最优,而且这些目标之间通常相互矛盾,是一个多目标优化设计难题。提出一种针对EHA的多目标优化设计方法,给出了EHA质量、刚度、效率的评价模型,通过多目标粒子群优化算法对连杆长度、舵面初始角度、泵的排量等关键设计变量进行智能优化,获得帕累托优化设计集合,并进一步采用层次分析法对帕累托集合中的方案进行综合决策,按照给定的多目标间的权重,实现了方案的排序和EAH的优化设计。