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基于人工蜂群優(yōu)化的串并行混裝線關(guān)聯(lián)排序問題

發(fā)布時(shí)間:2018-06-08 08:11

  本文選題:混流裝配線 + 關(guān)聯(lián)排序; 參考:《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2017年03期


【摘要】:為解決一類具有串并行混流裝配結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)排序問題,建立了以串行線和總裝線投產(chǎn)序列差異度最小、并行線和總裝線投產(chǎn)序列差異度最小以及總裝線物料消耗均衡為目標(biāo)的多目標(biāo)關(guān)聯(lián)排序模型;在多目標(biāo)問題的處理上,分別對(duì)串行線、并行線與總裝線的序列差異根據(jù)序列調(diào)整成本設(shè)置了權(quán)重系數(shù),同時(shí)設(shè)計(jì)了一種基于模糊目標(biāo)規(guī)劃的多目標(biāo)人工蜂群優(yōu)化策略對(duì)問題進(jìn)行優(yōu)化;建立了考慮串并行總差異度最小與總裝線物料消耗均衡的隸屬函數(shù),設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)人工蜂群優(yōu)化算法對(duì)隸屬函數(shù)構(gòu)建過程中的單目標(biāo)優(yōu)化問題以及轉(zhuǎn)化后的集成優(yōu)化問題進(jìn)行了求解,其中針對(duì)多段編碼設(shè)計(jì)了一種多段隨機(jī)搜索的雇傭蜂尋優(yōu)方法,提高了算法的全局尋優(yōu)能力,引入適應(yīng)性鄰域,增強(qiáng)了算法的局部尋優(yōu)能力;通過構(gòu)造Benchmark算例驗(yàn)證了算法的有效性,并采用冰箱生產(chǎn)關(guān)聯(lián)排序問題實(shí)例對(duì)模型與方法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。
[Abstract]:In order to solve the problem of associative ordering with series-parallel mixed-flow assembly structure, the minimum difference degree of serial line and assembly line is established. The multi-objective correlation ranking model with minimum difference of sequence and balanced material consumption in parallel line and assembly line is used to deal with the multi-objective problem. The sequence difference between parallel line and assembly line sets up the weight coefficient according to the sequence adjustment cost, and designs a multi-objective artificial bee colony optimization strategy based on fuzzy objective programming to optimize the problem. In this paper, a membership function considering the minimum of serial parallel total difference and the balance of material consumption in assembly line is established. An improved artificial bee colony optimization algorithm is designed to solve the single objective optimization problem and the transformed integrated optimization problem in the process of building membership function. For multi-segment coding, a multi-segment random search algorithm is designed, which improves the global optimization ability of the algorithm, introduces the adaptive neighborhood, and enhances the local optimization ability of the algorithm. The validity of the algorithm is verified by constructing benchmark example, and the validity of the model and method is verified by an example of the associated scheduling problem in refrigerator production.
【作者單位】: 浙江工商大學(xué)物流管理與工程系;浙江工業(yè)大學(xué)工業(yè)工程研究所;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71302035) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LQ14E050001,LZ14G020001) 教育部人文社科資助項(xiàng)目(14YJA630046) 浙江省教育廳資助項(xiàng)目(Y201330222)~~
【分類號(hào)】:TG95;TP18

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本文編號(hào):1995281

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