本文關(guān)鍵詞：基于混合混沌粒子群算法的裝配線平衡問(wèn)題研究　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 裝配線平衡 融合優(yōu)化 模擬退火 混沌 粒子群算法

【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)裝配線多目標(biāo)最優(yōu)化平衡,建立了以裝配線平衡率與平滑指數(shù)最優(yōu)化為目標(biāo)函數(shù)的多目標(biāo)裝配線平衡模型.由于粒子群算法在求解時(shí)易發(fā)生"早熟"現(xiàn)象,陷入局部最優(yōu)的缺陷,因此引入模擬退火算法與混沌思想,設(shè)計(jì)了一種三者相融合的混合混沌粒子群算法.算法借助混沌所具有的遍歷性、隨機(jī)性及規(guī)律性,對(duì)粒子速度的更新調(diào)整進(jìn)行干預(yù);利用模擬退火算法在一定范圍內(nèi)以變化的概率接受較差解的特點(diǎn),有效抑制"早熟"現(xiàn)象,實(shí)現(xiàn)對(duì)于裝配線的平衡優(yōu)化,通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了算法的有效性.
[Abstract]:In order to achieve multi-objective optimal balance of assembly line. A multi-objective assembly line equilibrium model with the objective function of assembly line equilibrium rate and smooth exponential optimization is established. Due to the precocious phenomenon of particle swarm optimization (PSO), it falls into the defect of local optimum. Therefore, a hybrid chaotic particle swarm optimization algorithm is designed by introducing simulated annealing algorithm and chaos theory. The algorithm is based on the ergodicity, randomness and regularity of chaos. Intervention in the updating adjustment of particle velocity; Using the characteristic that simulated annealing algorithm accepts the inferior solution in a certain range with varying probability, the phenomenon of "precocity" is effectively suppressed, and the balance optimization of assembly line is realized. The validity of the algorithm is verified by an example.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：F273;F275;TP18
【正文快照】： 裝配線平衡問(wèn)題(Assembly line balancing prob-lem,簡(jiǎn)稱ALBP)一直都是制造領(lǐng)域中極為重要的一項(xiàng)研究課題,其平衡與否將直接對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)效率、生產(chǎn)成本、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生巨大影響.Bryton于1954年首次系統(tǒng)論述了裝配線平衡問(wèn)題,并提出了一種“會(huì)聚過(guò)程法”來(lái)解決ALBP[1].Scholl

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