【摘要】：商品的標準化致使價格競爭越來越激烈，而多樣化產(chǎn)品需求也給制造業(yè)生產(chǎn)組織帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。在標準化和多樣化兩極之間，制造企業(yè)為了滿足客戶提供定制的個性化產(chǎn)品和服務，越來越廣泛的使用混流裝配線，不改變或較少改變現(xiàn)有生產(chǎn)設備，通過對裝配線的優(yōu)化，，實現(xiàn)多品種裝配，用大批量生產(chǎn)的制造成本和響應速度。汽車產(chǎn)品需求多樣化促使越來越多的汽車制造商將多品種混合裝配作為增強其競爭能力的有效手段。因此混合裝配線的平衡成為制造業(yè)發(fā)展中最需要解決的問題。 本文對強約束混合裝配線平衡問題進行了調(diào)度研究。文章根據(jù)強約束關系的特點，結合了傳統(tǒng)的遺傳算法和啟發(fā)式因子對該問題進行了深入的研究。 分析了混合裝配線平衡問題和強約束關系的特性以及強約束關系對混合裝配線平衡的影響，將實際生產(chǎn)中的常見強約束問題與普通的混合裝配線平衡問題集成一體，為實際生產(chǎn)制造提供理論依據(jù)。 針對強約束混合裝配線平衡這一復雜問題構建數(shù)學模型，并從三個方面對傳統(tǒng)的遺傳算法進行了改進：1、在傳統(tǒng)的實驗數(shù)據(jù)的基礎上加入強約束關系，建立了新的聯(lián)合優(yōu)先關系圖，將混合裝配線平衡問題轉(zhuǎn)化為簡單問題。這些混合裝配線平衡問題的建模為實際生產(chǎn)制造業(yè)提供了理論指導、方法和工具。2、種群初始化過程中新引進了三個啟發(fā)式因子：最長操作時間，最多直接后續(xù)操作個數(shù)及最多可更新操作個數(shù)。3、考慮了強約束關系，本文在交叉和變異的過程中采用了邏輯串，以提高解的可行性，為實際工作提供參考價值。 本文運用了混合遺傳算法對所提出的強約束混合裝配線平衡問題進行分析，并用九大典型案例對所提出的數(shù)學模型進行求解，改進的初始化方法提高了初始解的可行性，并且均能在較短時間內(nèi)取得最優(yōu)解/較優(yōu)解，結果證明混合遺傳算法對解決強約束混合裝配線平衡問題的有效性。
[Abstract]:The standardization of commodities makes price competition more and more intense, and diversified product demand brings unprecedented challenges to manufacturing organizations. Between the two poles of standardization and diversification, manufacturing enterprises are increasingly using mixed-flow assembly lines to satisfy their customers with customized products and services, without changing or less changing existing production equipment, through the optimization of assembly lines, The manufacturing cost and response speed of mass production are realized by multi-variety assembly. The diversification of automotive product demand has prompted more and more automobile manufacturers to use multi-variety hybrid assembly as an effective means to enhance their competitiveness. Therefore, the balance of hybrid assembly line has become the most important problem in the development of manufacturing industry. In this paper, the scheduling of strongly constrained hybrid assembly line balancing problem is studied. According to the characteristics of strong constraint relation, this paper combines the traditional genetic algorithm and heuristic factor to study the problem. The characteristics of the hybrid assembly line balance problem and the strong constraint relation and the influence of the strong constraint relation on the hybrid assembly line balance are analyzed. The common strong constraint problems in actual production are integrated with the common hybrid assembly line balance problems. To provide the theoretical basis for the actual production and manufacture. Aiming at the complex problem of hybrid assembly line balance with strong constraints, the mathematical model is constructed, and the traditional genetic algorithm is improved from three aspects: 1, and the strong constraint relation is added to the traditional experimental data. In this paper, a new joint priority relation graph is established, and the hybrid assembly line balance problem is transformed into a simple one. The modeling of these hybrid assembly line balancing problems provides theoretical guidance for the actual manufacturing industry. Methods and tools. 2. Three new heuristic factors are introduced in the process of population initialization: the maximum operating time. The maximum number of direct follow-up operations and the maximum number of updatable operations. 3, considering the strong constraint relationship, this paper uses logical strings in the process of crossover and mutation to improve the feasibility of the solution and provide reference value for practical work. In this paper, the hybrid genetic algorithm is used to analyze the proposed hybrid assembly line balance problem with strong constraints, and nine typical cases are used to solve the proposed mathematical model. The improved initialization method improves the feasibility of the initial solution. The optimal solution / optimal solution can be obtained in a short time. The results show that the hybrid genetic algorithm is effective in solving the problem of strongly constrained hybrid assembly line balance.
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH186;TP18

【共引文獻】

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本文編號：2204465