基于IWD算法的多目标混合品种装配线平衡问题研究

发布时间：2017-06-10 17:11

  本文关键词：基于IWD算法的多目标混合品种装配线平衡问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：混合品种装配线平衡问题是制造业面临的一个关键技术问题,对该问题的解决方案直接影响制造业的生产效率及单位产品成本。通过合理的改善,一方面可将企业设备的利用最大化,另一方面可以减少资源浪费,实现精益生产。然而,由于在制品品种繁多、各品种的比例可变,并且存在任务及作业时间差异,混合品种装配线较单品种装配线更为复杂,平衡难度更大。因此,开展对混合品种装配线平衡问题的研究具有理论意义与经济价值。本文针对混合品种装配线的特点,结合生产中的影响因素,建立了符合实际生产过程的数学模型,并提出基于IWD算法的多目标混合品种装配线平衡问题求解方法。本文的主要工作如下:(1)将IWD算法引入到混合品种装配线平衡问题领域:首先对IWD算法的编码规则、局部土壤更新规则及全局更新规则进行适应性改进;并对算法的节点转移规则重新定义,加入最大概率引导规则和随机搜索规则,形成混合机制的IWD算法,以增加算法的全局寻优能力。最后以多个标准问题为试验对象,验证了改进型IWD算法的有效性;并与遗传算法进行对比,试验结果表明IWD算法的求解速率和效果明显优于遗传算法。(2)综合任务关联性最强、工作站数最少、工作负荷平衡系数最小三个目标,建立多目标混合品种装配线平衡问题的数学模型,以期数学模型与实际生产过程更相符。针对多目标混合品种装配线平衡问题,采用Pareto占优排序的方式对多个目标进行评价,并依据分层排序的结果对IWD算法进行改进,增加算法的寻优能力。最后对10个标准问题进行试验,试验结果表明考虑多目标函数时,求得的任务分配方案与实际更相符。(3)以某集团LR系列发动机装配线实例为测试对象,验证了改进型IWD算法的有效性及数学模型的合理性。
【关键词】：混合品种装配线平衡问题 多目标 IWD算法 任务关联性
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB497
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景9-11
• 1.2 混装线平衡问题的研究现状11-14
• 1.3 IWD算法的提出与应用14
• 1.4 本文研究内容和结构安排14-16
• 第2章 混装线平衡问题描述及数学模型16-20
• 2.1 混装线平衡问题的描述16-17
• 2.2 混装线平衡问题分类17
• 2.3 第?类和第Ⅲ类问题的数学模型17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第3章 IWD算法改进及应用20-39
• 3.1 标准IWD算法原理20-21
• 3.1.1 IWD算法数学描述20-21
• 3.1.2 IWD算法的执行流程21
• 3.2 求解混装线平衡问题的IWD算法21-25
• 3.2.1 粒子编码规则21-23
• 3.2.2 解的构造23
• 3.2.3 节点转移规则改进23-24
• 3.2.4 全局更新规则24
• 3.2.5 算法执行步骤24-25
• 3.3 实例验证与分析25-37
• 3.3.1 标准问题的求解25-32
• 3.3.2 IWD算法与遗传算法的对比试验32-33
• 3.3.3 参数对IWD算法的影响33-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 考虑任务关联性的多目标混装线平衡问题39-51
• 4.0 任务关联性评价指标39-40
• 4.1 IWD算法改进及执行流程40-42
• 4.1.1 更新规则改进40-41
• 4.1.2 算法流程41-42
• 4.2 实例研究42-49
• 4.2.1 实例相关设定42-43
• 4.2.2 标准问题的试验结果与分析43-48
• 4.2.3 改进后的IWD算法和遗传算法的实验对比48-49
• 4.3 本章总结49-51
• 第5章 多目标混装线的应用实例研究51-58
• 5.1 发动机总装线描述51
• 5.2 发动机总装线的相关数据51-54
• 5.3 发动机装配线实例求解54-57
• 5.3.1 相关设定54-55
• 5.3.2 试验结果与分析55-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第6章 总结与展望58-60
• 6.1 全文总结58-59
• 6.2 研究不足与展望59-60
• 致谢60-61
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及研究成果61-63
• 参考文献63-66

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本文编号：439252