基于改进ALNS算法的离散制造车间物料配送路径优化研究

针对离散制造车间在多品种、小批量生产模式下面临的物料配送复杂性问题,提出了一种有效的路径优化方法。目标是通过创新的算法设计,实现物料配送的成本最小化,从而提高车间物料配送的效率,确保物料的及时供应,提高生产效率。为确保优化方法能够适应实际生产环境的需求,提高模型和实际环境的精确性和匹配性,构建了一个包括车间仓库、多个物料需求工位点、配送车辆及其载荷限制、时间窗要求等因素的离散制造车间配送模型,并考虑了车间内实际环境存在的路径约束,结合相邻工位间的实际距离,通过应用Floyd算法进行预处理,确保能够计算出所有最短路径。针对该数学模型设计相应破坏和修复算子,并运用了改进的自适应大领域搜索（ALNS）算法,通过破坏和修复过程有效地探索解空间,并利用模拟退火策略以避免陷入局部最优解。以某离散制造车间为例进行的实验验证,改进的ALNS算法展现了其在解决物料配送路径优化问题上的有效性和高效率,可以更好的减少配送成本和提高生产效率。     

考虑时间窗和装载约束的装配线集成物流调度

针对电动工具装配车间物料配送的集成调度问题,考虑配送时间和配送效率,将集成调度方案划分为两个层次,以空间利用率最大化为目标构建基于标准化料箱的物料装载模型,并将物料装载约束与装配车间配送路径规划问题有机融合,结合装配流水线的动态需求时间窗信息,构建考虑时间窗和最优装载约束的车辆路径最优配置模型,保证配送及时性和成本优化双重目标要求,给出了基于遗传算法的模型求解方法,并通过不同规模问题的算例验证了模型和算法的有效性。以南京D公司电动工具装配车间实际背景为例,提出了物流调度方案,进一步表明该模型和算法能够有效提高车辆装载率并降低车间物料配送成本,具有实际应用价值。     

基于混流生产模式的装配车间物料配送路径规划方法

合理规划物料配送路径能够提升车间生产效率,降低车间物流成本和生产成本。针对混流装配车间配送不及时、费用高等问题,提出基于混流生产模式的物料配送路径规划方法。以工位为物料配送对象,对混流装配车间物料配送环境进行分析,找出混流装配线的物料消耗规律,明确物料配送数量,简化物料配送过程。在此基础上,结合生产实际的时间窗约束,以最小化物料配送总费用为目标建立了物料配送模型,采用改进蚁群算法对该模型进行求解,最后以某视频控制卡混流装配车间为实例,验证了该方法的可行性和有效性。     

行驶时间区间不确定的装配线物料配送路径规划

为解决装配线物料配送中车辆行驶时间不确定导致物料不能及时送达的问题,提出行驶时间区间不确定的路径规划方法。不确定行驶时间由区间数表示,采取鲁棒优化方法,引入路径相关不确定参数,以最小化车辆行驶距离为目标,考虑三维装载和时间窗约束,建立装配线路径规划模型,并设计了一种混合遗传算法求解模型。算法中,采用锦标赛选择避免适应度值转换,设计一种离散莱维飞行提高算法搜索性能,通过与不同算法对比,表明了该算法的有效性。最后以变速器装配线物料配送路径规划问题为例,通过该方法得到了不同不确定程度下的路径方案,使用蒙特卡罗方法分析了不同方案抵抗不确定行驶时间的能力。     

计及漂移瓶颈的时变物料配送路径优化

针对不确定作业车间环境下物料配送路径优化问题,采用能反映制造单元相对生产负荷及其变化趋势的瓶颈指数和瓶颈漂移指数表征实时变化的制造单元物料配送优先级,对路径选择过程中违反此优先级的行为设置惩罚成本,提出以最小化包括车辆运输成本和违反优先级的惩罚成本在内的总配送成本为优化目标,建立了时变的物料配送路径优化模型。在此基础上,为保证运输车辆所载物料全额配送,避免非必要负载以及由此造成的非必要配送子路径,对配送路径优化模型进行改进,允许运输车辆非满载和物料拆分配送,以提高物料配送效率降低配送成本;并结合模型特点将贪婪策略融入遗传算法对优化模型求解。最后,通过某作业车间内物料配送实例验证了所提出的计及漂移瓶颈的改进时变物料配送路径优化方法在不确定作业环境中具有有效性和实用性。     

改进蚁群算法下的物料配送路径优化研究

为满足混线生产车间物料配送准时化的需求,以配送路径最小为目标函数,满足配送工具装载量、工位时间窗等约束条件,分析并建立了车间物料配送路径优化问题的模型。基于蚁群算法对蚂蚁选择概率作改进,引入确定性和探索性搜索扩大搜索空间,并结合遗传算法里的相关操作,改善全局搜索的局限性和收敛速度,运用改进的蚁群算法对模型求解。最后通过某汽车后桥生产车间实际案例分析,验证了该算法的有效性。为制造企业车间物料配送优化提供了可参考的模型和算法。     

基于模糊软时间窗的车间物料流路径优化方法

为解决实际生产过程中工位物料需求时间不确定的问题,提出基于模糊软时间窗的复杂机械装配车间配送路径优化方法。该方法以"以工位为中心"的物料配送模式为基础,考虑复杂机械装配实际生产中生产节拍波动所引起的物料需求时间变化,利用物料到达时间的模糊隶属度函数表征工位对物料到达时间的满意度。在此基础上,以工位对物料到达时间的平均满意度为约束条件,以最小化配送成本为目标,建立了带模糊软时间窗的物料配送路径优化模型,并采用动态规划和模拟退火遗传算法相结合的方法对模型进行了求解。通过实例验证了该模型的可行性和有效性。     

基于NC代码的工具配置方法研究

围绕着机械加工车间生产辅助工具的动态配送问题,研究了生产辅助工具的供应保障问题和离散制造车间的信息流动模式;研究并建立了基于NC代码的车间辅助工具的动态配送和现场调度相结合的生产辅助工具管理方法,开发了相应的信息系统,使得生产辅助工具能在生产现场动态调度,减少配送和回收次数及数量;从而降低生产工具的库存,提高了车间的生产能力和管理水平。系统已在企业成功实施,取得了很好的实际效果。     

基于改进遗传模拟退火算法的刀具准时化配送路径规划

为了解决准时生产下的刀具准时化配送路径规划问题,在对数控车间刀具配送流程进行分析的基础上,建立以工序平均满意度和配送车辆数为优化目标的带模糊预约时间窗的刀具配送路径模型。采用改进遗传模拟退火算法对该模型进行求解,在标准遗传算法的基础上,使用模拟退火算法改进遗传算法的变异算子,通过最佳保存策略和排序选择法结合保护最优个体,并辅以自适应交叉概率。最后,通过具体实例证明了该方法解决刀具准时化配送路径优化问题的有效性与可行性。     

数字孪生驱动的车间自动导引车路径规划

针对车间物流配送中的自动导引车(AGV)路径规划问题，以某企业自动化总装车间为研究对象，提出一种数字孪生驱动的AGV路径规划方法。建立了车间数字孪生环境模型，设计了基于环境地图孪生模型的无冲突路径规划算法。对于车间内实时到达的配送任务订单，采用改进的A^*算法结合环境地图孪生模型中的动态邻接矩阵和时间窗矩阵，按任务优先级顺序为相应的AGV规划无冲突路径，并实时更新孪生模型中的数据。所提方法使AGV配送的任务完成时间和冲突调整时间分别平均减少13.4%和17.54%。