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基于分散搜索的多目标混流装配线排序问题研究

作　者: 王文玺
导　师: 刘琼
学　校: 华中科技大学
专　业: 工业工程
关键词: 分散搜索算法混流装配线多目标排序问题
分类号: TH186
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

伴随着经济的全球化发展,用户需求越来越趋向于多样化、个性化,制造业已经发展为由传统的大批量生产模式转变为多品种中小批量生产模式。多品种混流装配线正是实现多品种中小批量生产的有效途径。混流装配线排序问题是车间调度的一个分支,是实现混流生产的关键问题之一,对投产顺序的优化可以降低在制品库存,缩短交货期,提高混流装配线运作效率,从而提高企业的竞争力。由于其具有很高的工程应用远景而优化求解又十分复杂,长期以来一直是制造与学术界关心的热点问题。为了解决制造企业中混流装配线投产排序时面临的实际问题,达到缩短装配时间,提高生产效率的目的,本文从工作站生产负荷和基于JIT的时间优化两个方面,提出了包括:最小化工作站的闲置与超载时间、最小化总调整变换时间、交货期满意度、保持各零部件消耗速率均匀优化目标,建立了相应的多目标数学模型。为了满足企业高效、快速的求解多目标模型的需求,本文首先运用了加权权重法对多目标模型进行处理;设计了一种改进分散搜索算法,该算法首次提出了一种基于遗传理论的多样性初始解生成法,不仅保证了初始种群的多样性而且为参考集提供了高质量的初始解。同时,设计了参考集生成更新方法、子集产生方法、子集合并方法和优化解方法等多种机制。加权权重法权重系数的选择缺乏一定的理论基础,所得解不全是非支配解,而多目标进化算法则可以得到一个非支配解集供决策者选择。鉴于此,本文还提出了一种多目标分散搜索算法。基于分散搜索的柔性框架重新设计了部分子方法用于实现对多目标的求解。针对两种多目标处理方法,本文分别对其进行了验证。对改进分散搜索算法,将其与HA、GA等算法的性能进行比较,证明该方法保持了种群的多样性,又寻求到了质量较高的满意解。通过对多目标分散搜索算法与多目标遗传算法的验证结果进行对比,表明多目标分散搜索算法所得的非支配解集能够很好的逼近了Pareto前沿,同时也具有很好的分散性。最后,对全文工作进行了总结并提出了一些未来发展的方向。

基于分散搜索的多目标混流装配线排序问题研究

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