汽车混流装配线的混合布谷鸟算法排序研究

发布时间：2018-04-22 16:43

  本文选题：混流装配线 + 负荷均衡　； 参考：《计算机工程与应用》2017年08期

【摘要】：为解决汽车混流装配线作业者工作负荷不均衡的问题,构建了最小化违背装配频率上限次数的优化模型,提出了布谷鸟算法与遗传算法相结合的混合算法。该方法将遗传算法的选择与交叉思想引入布谷鸟算法的迭代过程,以克服布谷鸟算法寻优过程中收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题。测试函数的对比求解和合作汽车企业的优化实例表明该改进算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度,能有效地解决大规模的汽车混流装配线排序优化问题。
[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.
【作者单位】： 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(No.71271078) 湖南省战略新兴产业重大专项资助项目(No.2013GK4049) 长沙市科技重大专项资助项目(No.K1306007-11-1)
【分类号】：U468.2;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1788056