求解第二类装配线平衡问题的改进蚁群算法

为求解给定工作站数求最小节拍的第二类装配线平衡问题,提出一种改进的蚁群算法。该算法在作业和工作站之间释放信息素,对信息素采用局部更新和仅对当前最优路线更新的全局更新策略以及最大最小控制策略;利用位置权重和时间偏差作为混合启发式信息,兼顾最小节拍和负荷均衡两个目标;构造综合考虑最大、概率和随机三种方式的混合搜索机制来提高算法的搜索效率。通过对测试问题集的验证,说明了算法在求解不同规模第二类装配线平衡问题时的有效性。     

求解第Ⅰ类装配线平衡问题的一种改进粒子群算法

针对第Ⅰ类装配线平衡问题,提出了一种改进粒子群算法.该算法构造了基于可选任务集合的位置向量定义,给出了与位置向量定义方式相适应的速度向量定义;同时构造新的位置、速度更新策略.采用位置权重法、最长加工时间优先法和随机生成任务序列等三种方法相结合的初始种群生成方法以改善初始粒子种群的质量.为提高算法脱离局部最优解的能力,采用了增加随机加速度的改进措施.最后,通过不同规模问题的测试,说明了算法的有效性.     

混合品种装配线平衡问题的一种混合搜索机制的蚁群算法

为有效求解混合品种装配线平衡问题,通过组合不同品种的优先顺序图,将混合品种装配线转化为单一品种的装配线形式.提出了一种带信息素总合规则的混合搜索机制的蚁群算法,通过在任务和任务分配序列的位置之间释放信息素、采用信息素总合规则以进行更有效的信息素累积,构造了综合考虑利用、探索和随机搜索的混合搜索机制,考虑了局部信息素更新和全局信息素更新.为提高搜索效率,以协同考虑装配任务作业时间和后续任务数的分级位置权重作为蚁群算法的启发式信息.最后通过实例验证,说明了算法的有效性.     

求解带区域约束的双边装配线平衡问题的一种改进蚁群算法

双边装配线在汽车、工程机械等大中型装配作业中广为应用.实际装配线布局往往受复杂区域约束,针对带区域约束的双边装配线平衡第一类问题建立数学模型.进而提出求解该问题的一种改进蚁群算法,该算法针对双边装配线问题特点建立构造解方式,综合采用禁忌集合、优先集合与蚁群搜索规则相结合的方法构造出满足区域约束条件的可行解,并采用改进的蚁群综合搜索规则搜寻任务.最后,经大量算例测试对比,验证了所提算法的有效性.     

基于一种新蚁群算法的装配线平衡研究

采用改进蚁群优化算法来解决装配线平衡的第一类问题。建立了简单装配线平衡的第一类问题的数学模型,对问题进行了数学描述,给出了相关的约束条件和目标函数。在算法求解过程中,蚂蚁通过在觅食范围释放信息素并叠加,同时考虑了局部和全局信息素更新,形成一种新的混合搜索机制。最后通过算例验证了算法的有效性。     

面向第Ⅱ类装配线平衡问题的蚁群算法

针对第Ⅱ类装配线平衡问题,提出一种基于可行装配序列的改进蚁群算法。算法基于可选操作集合的动态改变和工位作业时间优化目标的更新,给出操作分配至工位的分配准则。针对该问题的特点,提出工位和操作间的信息素、操作和操作间的信息素两种信息素。蚂蚁根据前者和启发式因素的权值为当前工位随机选择一项操作为该工位的首项操作,依据后者和启发式因素的权值为已选操作组合随机选择一项操作作为其组合操作。利用与经典测试算例的比较及工业实例的运行,验证了算法的正确性和工业应用优势。     

基于自适应蚁群算法的装配线平衡问题研究

提出了一种自适应蚁群算法,用以求解装配线平衡问题。在该算法中,针对装配线平衡问题的具体特点,设计了一种蚂蚁分配方案可行解的构造策略,提出了一种比传统方法区分度更高的评价解质量的目标函数,同时为了克服蚁群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,通过自适应地调整算法的挥发度等系数,在保证收敛速度的条件下提高了解的全局性。最后,通过实例验证,证明了算法的可行性和有效性。     

第2类装配线平衡问题的改进规则组合算法

针对大规模第2类单边装配线平衡问题,提出一种改进的规则组合算法。算法利用操作选择规则选择操作,根据操作分配规则择优分配操作,通过操作交换规则,将当前工位中的操作和未分配操作进行互换,使得当前工位的工位时间满足定界条件。对操作交换规则,提出其能够实施的充分条件。对两个大规模算例Arcus-111和Scholl-297进行求解,将求解结果与已有规则组合算法进行比较,验证了算法的有效性和高效性。     

基于启发式算法的农机混流装配线平衡分析与优化

针对某农机企业装配车间生产效率低下的问题,以玉米机装配线为研究对象,对其构建和优化混流装配线进行了研究.首先计算了玉米机不同型号产品构建混流装配线的综合作业时间,绘制了作业优先顺序图,然后运用启发式算法对该混流装配线的平衡问题进行了分析与优化,最后运用Flexsim仿真软件对混流装配线进行了动态仿真,以此验证了构建的混...     

基于改进粒子群算法求解第二类装配线平衡问题

阐述了装配线平衡问题的种类以及平衡问题的相关解法,给出了第二类装配线平衡问题的数学模型.采用基于优先权重的编码方式对粒子位置进行编码,通过粒子的位置和作业顺序图设计相应的解码算法,确保粒子在解码后总是可行的作业序列,提高了算法效率.针对标准粒子群算法求解装配线平衡问题时可能陷入局部最优的不足而引入了速度罚值,以提高粒子群算法的全局搜索能力.通过算例比较,说明改进粒子群具有更强的全局寻优能力;同时经过对经典算例的测试,验证了改进后的粒子群算法具有可行性以及有效性.     

基于混合优化算法的装配线平衡问题

为求解给定装配线生产节拍、最大化装配效率的装配线平衡问题,根据装配线的特点和平衡优化需求,分析了装配作业顺序、站位数量等因素对装配线站位内作业分配的影响,综合考虑装配线平衡率和平滑系数,建立了装配线平衡问题数学模型,并设计了 一种结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、蚁群算法(Ant Colony ...     

基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化

为提高产晶拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型.该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标.结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法.算法采用小生境技术,引导蚂蚁搜索到分布良好的Pareto最优解集,并以被支配度和分散度为个体评价规则.实验测试结果表明了该算法的可行性.最后,结合企业生产实际,给出了所提模型与算法的具体应用.     

Two-sided assembly line balancing using an ant-colony-based heuristic

Two-sided assembly line balancing (ALB) problems usually occur in plants which are producing large-sized high-volume products, such as buses, trucks, and domestic products. Many algorithms and heuristics have been proposed to balance the well known classical one-sided assembly lines. However, little attention has been paid to solve two-sided ALB problems. Moreover, according to our best knowledge, there is no published work in the literature on two-sided ALB problems with zoning constraints (2sALBz). In this study, an ant-colony-based heuristic algorithm is proposed for solving 2sALBz problems. This paper also makes one of the first attempts to show how an ant colony heuristic (ACH) can be applied to solve 2sALBz problems. In the paper, example applications are presented and computational experiments are performed to present the suitability of the ACH to solve 2sALBz problems. Promising results are obtained from the solution of several test problems.     

双边装配线第二类平衡问题研究

与传统的单边装配线平衡问题不同,双边装配线平衡不仅要考虑任务优先顺序关系,而且要考虑任务操作方位以及双边并行作业的要求.为有效地解决双边装配线第二类平衡问题,建立了数学模型,并提出一种基于归组策略的启发式平衡算法.该算法利用图深度优先搜索方法,将任务进行归组,然后运用一系列启发式规则对组进行选择分配.最后,通过在某装载机总装生产线上的应用,验证了算法的有效性.     

改进自适应蚁群算法求解集装箱装载瓦楞纸板问题

集装箱装载瓦楞纸板问题是一个复杂组合优化问题,针对该问题,在满足基本的装载要求和约束条件下,充分利用自适应蚁群算法的强搜索能力和启发式算法对具体问题的针对性,将自适应蚁群算法和启发式算法结合,提出一种改进的自适应蚁群算法,求解出了最优装载方案。对纸板装载问题建立模型,提出目标函数并给出约束条件;根据实际情况提出启发式规则,将其与自适应蚁群算法进行结合;使用实例进行仿真验证。将仿真结果与实际情况进行对比,装载体积率明显提高,证明了该算法能够提高瓦楞纸板装载空间利用率,节省了人力,大大提高了工作效率。     

一种求解变速机调度问题的混合蚁群优化算法

针对一类变速机总加权拖期调度问题,提出一种混合蚁群优化算法.引人单机拖期调度问题中性能良好的修正预计完成时间的一种修改版本启发式规则,计算信息素初值,有利于算法跳出局部极值,并在局部搜索阶段,采用单亲遗传算法基因移位算子,有效优化当代最优解.通过均匀试验设计和统计分析,确定算法的关键参数组合,将算法应用于随机生成的不同规模的40个算例,并将其结果与同类文献中算法的优化结果进行对比分析.结果表明,在相同迭代次数下,混合算法优于对比算法.     

混流装配排序问题的改进人工蜂群优化

为解决离散的混流装配线作业排序问题,提出一种基于人工蜂群优化算法的改进算法。采用NEH启发式方法优化初始种群质量;在雇佣蜂算法中建立了变邻域区域搜索机制并嵌入模拟退火算法,提高了算法的搜索精度与广度;提出一种最优控制策略,通过限制最优解群体的成长速度,有效降低了种群相似度,提高了算法的全局搜索性能。实验方面,算法参数通过标准算例仿真对比设定,并采用Benchmark标准算例对所提算法与标准人工蜂群优化算法、遗传算法、混合遗传算法、改进粒子群优化等算法进行了对比。通过一个混流排序实例的仿真,对比证明了算法在求解混流装配线排序问题上的有效性。     

求解物流配送路径优化问题的一种改进蚁群算法

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,由于需求的小批量和动态变化等特点,需要设计一个快速有效的求解算法。为此,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,设计了一个改进的蚁群算法来求解该问题,引进了选择算子、插点操作和动态改变算法参数等改进措施,开发和实现了一个试验软件包。仿真试验结果表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度快,是解决物流配送路径优化问题的有效算法。     

Station ant colony optimization for the type 2 assembly line balancing problem

An improved ant colony optimization (ACO), namely, station ant colony optimization (SACO), is proposed to solve the type 2 assembly line balancing problem (ALBP-2). In the algorithm, ACO is employed to search different better combinations of tasks (component solutions) for each station; an iteration compress mechanism is proposed to reduce the searching space of feasible solutions of ALBP-2. Three heuristic factors [i.e., (1) task time, (2) number of successors, and (3) number of releasable successors], two pheromones, and a task assignment mechanism are proposed to search better component solutions for every station. Finally, the effectiveness and stability of SACO are confirmed through comparison with literatures in 23 instances included in nine examples.