本文選題：混流裝配線 + 負荷均衡�。� 參考：《計算機工程與應用》2017年08期

【摘要】：為解決汽車混流裝配線作業(yè)者工作負荷不均衡的問題,構建了最小化違背裝配頻率上限次數(shù)的優(yōu)化模型,提出了布谷鳥算法與遺傳算法相結合的混合算法。該方法將遺傳算法的選擇與交叉思想引入布谷鳥算法的迭代過程,以克服布谷鳥算法尋優(yōu)過程中收斂速度慢和容易陷入局部最優(yōu)的問題。測試函數(shù)的對比求解和合作汽車企業(yè)的優(yōu)化實例表明該改進算法具有更高的求解精度和更快的收斂速度,能有效地解決大規(guī)模的汽車混流裝配線排序優(yōu)化問題。
[Abstract]:In order to solve the problem of unbalanced workloads of automobile mixed-flow assembly line operators, an optimization model was constructed to minimize the number of times of violating the upper limit of assembly frequency, and a hybrid algorithm combining Cuckoo algorithm and genetic algorithm was proposed. In this method, the selection and crossover of genetic algorithm are introduced into the iterative process of cuckoo algorithm to overcome the problem of slow convergence speed and easy to fall into local optimum in the optimization process of cuckoo algorithm. The comparison of test functions and optimization examples of cooperative automobile enterprises show that the improved algorithm has higher accuracy and faster convergence speed, and it can effectively solve the large-scale hybrid assembly line scheduling optimization problem.
【作者單位】： 湖南大學汽車車身先進設計制造國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(No.71271078) 湖南省戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)重大專項資助項目(No.2013GK4049) 長沙市科技重大專項資助項目(No.K1306007-11-1)
【分類號】：U468.2;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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