基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究

发布时间：2017-12-17 21:21

  本文关键词：基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究

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【摘要】：本文在分析国内外大量相关文献的基础之上,着重开展汽车制造工程领域的"装配生产线平衡"优化问题的研究。在综合和研究该领域的各种智能优化算法的基础之上,提出了一种包含模拟退火思路和自适应遗传算子的改进遗传算法思路,并建立其数学模型,同时采用多种标准测试函数加以验证。并结合某车型项目的实际工程数据展开分析,分析了多种不同的约束条件下的混流装配生产线平衡分析问题,克服了传统遗传算法的应用约束,并拓展了传统的遗传算法的应用思路,为"装配生产线平衡"问题研究领域分析提供新思路和实现手段,并将理论模型分析和工程问题实际现状更为紧密融合。针对目前在汽车行业"装配生产线平衡"优化领域的理论和工程现状,本文主要在以下几个方面做了研究工作:1)有关遗传算法改进的研究。总结各种典型启发式算法的应用,针对传统遗传算法在种群数目有限情况下呈现"早熟"问题进行分析,提出并实现了一种加入改进遗传算子策略和结合模拟退火思路的混合遗传算法。在理论上对于新混合优化策略的收敛性进行了分析,并采用多种标准测试算例加以算法验证,以确认其理论可行性。2)详细阐述并研究汽车装配生产线平衡优化过程。综合分析传统研究方法中存在的过多理想化模型假设带来的问题;详细描述了装配线现场存在的多种不同类型问题约束;在此基础上建立更细化的约束数学模型,并提炼出包含多种不同约束条件下改进遗传算法理论模型;并配合分析典型工程算例,得出更好、更具指导性的工程化结论。3)针对汽车混流装配生产线实际应用需求,结合改进遗传算法的理论模型,分析研究了基于不同投放比例的混流模式下装配生产线平衡问题;并结合算法中包含多种实际工程约束条件,进一步分析、验证并完善算法的可行性和实用性。同时针对工程算例中具体问题加以详细分析,得出很好的工程化结论。4)综合理论分析混流装配平衡改进遗传算法中关键参数取值和其与收敛效率之间的关系,并在算例中加以详细分析,为进一步研究算法的工程实用性提供经验性积累。
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP18;F273;F426.471

【参考文献】

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本文编号：1301598