本文關(guān)鍵詞：汽車總裝廠排產(chǎn)優(yōu)化研究　出處：《西華大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 汽車 排產(chǎn) 遺傳算法 優(yōu)化 仿真

【摘要】：汽車總裝廠的排產(chǎn)優(yōu)化問題是汽車總裝生產(chǎn)的核心問題之一,合理的排產(chǎn)方案能有效地指導(dǎo)汽車生產(chǎn)、降低成本,是提高生產(chǎn)效益的關(guān)鍵。排產(chǎn)的基本任務(wù)包括對工位負荷、線邊庫存、物料、設(shè)備等要素進行綜合均衡,從而有效的配置資源,使汽車生產(chǎn)按時按質(zhì)完成。本文以J公司總裝生產(chǎn)實際情況為研究對象,對汽車總裝廠排產(chǎn)優(yōu)化問題進行研究,主要研究內(nèi)容包括以下部分:首先深入J公司對汽車總裝生產(chǎn)進行實地調(diào)研,分析了實際生產(chǎn)中存在的不均衡和不平準的問題,針對這些問題,根據(jù)生產(chǎn)系統(tǒng)均衡化和平準化的要求提出了相應(yīng)的目標函數(shù),并建立了數(shù)學模型。針對數(shù)學模型的特點將模型合并為含多目標函數(shù)的數(shù)學模型,并將多目標數(shù)學模型轉(zhuǎn)化為帶約束條件的單目標數(shù)學模型。其次利用遺傳算法的基本原理和基本操作,根據(jù)所建立的數(shù)學模型設(shè)計了針對問題的遺傳算法的特殊操作,并用MATLAB進行程序?qū)崿F(xiàn)和對求解算法的分析。利用遺傳算法的優(yōu)化技術(shù),分別研究了基于自適應(yīng)技術(shù)、交叉方法的改變和錦標賽競賽規(guī)模的改變等多種方法對本算法進行優(yōu)化研究,探討了各種優(yōu)化方法的優(yōu)缺點,最終根據(jù)J公司的實際情況確立了最符合公司實際的優(yōu)化方法和排產(chǎn)優(yōu)化方案。最后分析了利用WITNESS進行系統(tǒng)仿真的意義,并利用WITNESS建立了符合J公司實際情況的仿真模型。將模型和算法優(yōu)化后的排產(chǎn)方案進行仿真運行和分析,驗證了優(yōu)化模型和算法的可行性。同時仿真運行可將生產(chǎn)狀況及時的反饋給管理決策人員,為汽車總裝排產(chǎn)優(yōu)化問題提供一種有效的解決方法。
[Abstract]:The scheduling problem of automobile assembly plant is one of the core issues of automobile assembly production. Reasonable production scheduling can effectively guide automobile production and reduce costs, which is the key to improve production efficiency. The basic scheduling tasks include comprehensive balanced position load, line side inventory, materials, equipment and other factors, the allocation of resources effectively, the production of cars completed on time. In this paper, the actual situation of assembly produced by J company as the research object, the optimization problems of row car assembly plant, the main research contents include the following parts: firstly J field research on automobile assembly, analyzes the unbalanced and uneven, problems existing in the practical production, in order to solve these problems, according to the production balance system and the requirement of quasi corresponding objective function is proposed, and the establishment of mathematical model. According to the characteristics of mathematical models, the model is merged into a mathematical model containing multi-objective functions, and the multi-objective mathematical model is transformed into a single objective mathematical model with constraints. Secondly, based on the basic principle and basic operation of genetic algorithm, the special operation of genetic algorithm for problem is designed based on the mathematical model established. The program is implemented by MATLAB and the algorithm is analyzed. Using the optimization technique of genetic algorithm, respectively based on adaptive technology, cross and the championship scale change and other methods based on the algorithm research, discusses the advantages and disadvantages of various optimization methods, finally according to the actual situation of J company has established the most practical optimization method and scheduling optimization scheme. At last, the significance of using WITNESS to simulate the system is analyzed, and a simulation model which meets the actual situation of J company is established by using WITNESS. The feasibility of the optimization model and algorithm is verified by the simulation and analysis of the model and algorithm optimized scheduling scheme. At the same time, the simulation can give a timely feedback to the management decision makers, and provide an effective solution for the optimization of automobile assembly.
【學位授予單位】：西華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U466

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