本文關(guān)鍵詞：基于人工蜂群算法的多目標裝配線平衡排序問題研究

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【摘要】：裝配線平衡對于提高生產(chǎn)效率具有重要意義,因此近年來得到廣泛關(guān)注。裝配線根據(jù)裝配產(chǎn)品的不同可分為單一裝配線、混流裝配線、多產(chǎn)品裝配線。單一裝配線只能生產(chǎn)同一型號產(chǎn)品,而混流裝配線可在同一裝配線上生產(chǎn)不同型號產(chǎn)品,因此受到越來越多的重視�；炝餮b配線包括平衡和排序兩大問題,二者相互關(guān)聯(lián)共同影響裝配線績效�；炝餮b配線又可分為單條混流裝配線和多條并行的混流裝配線,雖然單一裝配線和單條混流裝配線問題很普遍,但也有很多企業(yè)采用多條并行的混流裝配線以滿足客戶的訂單需求。因此,基于訂單的多產(chǎn)線平衡排序問題具有重要的實用價值。本文圍繞多類裝配線平衡與排序問題進行了深入研究,具體包括： (1)針對帶不確定工序時間的單一流水線平衡問題,以降低節(jié)拍時間、增加各工位在節(jié)拍時間內(nèi)完工的概率、最優(yōu)化平滑系數(shù)為目標建立多目標數(shù)學模型。設(shè)計了一種基于Pareto的人工蜂群(PBABC)算法進行求解。通過求解OR庫中的標準流水線平衡問題,將提出的PBABC算法與經(jīng)典的NSGAII算法進行比較以驗證算法有效性。 (2)針對帶不確定工序時間的單一流水線平衡問題,以最小化節(jié)拍時間、最大化各工位在節(jié)拍內(nèi)完工的平均概率之和、最大化整條流水線在節(jié)拍內(nèi)完工的概率為目標建立多目標模型。提出了一種混合Pareto人工蜂群(HPABC)算法進行求解,利用OR庫中的標準流水線平衡問題進行計算實驗,并將提出的HPABC算法與經(jīng)典的SPEA2算法進行性能比較。 (3)針對混流裝配線平衡排序問,以平衡不同型號產(chǎn)品在各個工位的負荷、最小化各個工位負荷與所有工位平均負荷的偏差、最小化產(chǎn)品在不同工位上的總流程時間為目標建立多目標數(shù)學模型。設(shè)計一種多目標人工蜂群(Multi-ABC)算法進行求解,并進行OR庫算例驗證和企業(yè)實例研究,將提出的Multi-ABC算法與經(jīng)典的NSGAII算法進行性能比較。 (4)針對基于訂單的多產(chǎn)線平衡排序問題,以物料在不同流水線上的利用率均衡化、每條產(chǎn)線的制造周期最小化、不同訂單的產(chǎn)品延遲懲罰成本最小化為目標建立多目標模型。提出一種多目標人工蜂群(MABC)算法進行求解,并進行OR庫算例驗證和企業(yè)實例研究,將提出的MABC算法與經(jīng)典的SPEA2算法進行性能比較。 計算結(jié)果表明,對于帶不確定工序時間的單一流水線平衡問題,提出的PBABC算法無論在Pareto解的質(zhì)量還是計算時間上都優(yōu)于NSGA II算法,提出的HPABC算法性能也優(yōu)于著名的SPEA2算法。對于混流裝配線平衡排序問題,提出的Multi-ABC算法相對于NSGAⅡ算法,在不同的產(chǎn)品型號需求比例下均可獲得更好的Pareto解。對于基于訂單的多產(chǎn)線平衡排序問題,提出的MABC算法性能優(yōu)于SPEA2算法,可以得到更好的Pareto解。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TB497;TP18
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本文編號：1244845