本文關(guān)鍵詞：基于貓群算法的多目標(biāo)混流裝配線重排序問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：混流裝配線排序是混流生產(chǎn)的關(guān)鍵問題之一，良好的排序性能能夠有效縮短交貨期、降低在制品庫存、提高裝配線的生產(chǎn)效率。然而在實際生產(chǎn)過程中，經(jīng)常由于物料不齊套導(dǎo)致初始排序方案不能執(zhí)行，嚴(yán)重影響著裝配線的正常生產(chǎn)。本文研究物料不齊套引起的混流裝配線重排序問題。 針對實例企業(yè)混流裝配線排序問題，本文建立最小化超載/閑置總成本、最小化產(chǎn)品變化率和最小化產(chǎn)品總切換時間的多目標(biāo)混流裝配線初始排序數(shù)學(xué)模型，并設(shè)計改進(jìn)的多目標(biāo)貓群算法求解。首先將標(biāo)準(zhǔn)貓群算法進(jìn)行離散化以適應(yīng)調(diào)度問題求解，針對離散化后搜尋模式的搜尋效率低下的缺陷，提出基于多樣化搜尋算子的改進(jìn)搜尋模式，以提高搜索效率和解的分布性能。算法基于線性混合比率的貓行為模式選擇方法調(diào)整進(jìn)化過程中進(jìn)行全局貓和局部貓的比率，以達(dá)到在算法前期貓群采取較大比重的全局搜索貓擴(kuò)大算法的搜索范圍；在算法后期貓群采取較大比重的局部搜索貓加速收斂。所提算法與其它算法采用基準(zhǔn)問題集進(jìn)行對比測試，結(jié)果表明該算法在Pareto解集的分布性、收斂性以及Pareto解的搜索能力上均優(yōu)異于NSGA-Ⅱ、MOPSO和SPEA2。 針對現(xiàn)實車間隨機(jī)和突發(fā)發(fā)生的物料不齊套導(dǎo)致初始排序方案不能執(zhí)行，本文建立了響應(yīng)物料不齊套擾動的最小化輔助工人工作時間、零部件消耗均衡化和最小化排序偏差的混流裝配線重排序模型，提出了針對混流裝配線重排序問題的兩周期聯(lián)合優(yōu)化和基于裝配車間生產(chǎn)能力的分解策略的方法。 本文將改進(jìn)的多目標(biāo)貓群算法應(yīng)用于某實例企業(yè)總裝線，初始排序為車間提供性能良好的方案，當(dāng)物料不齊套發(fā)生時觸發(fā)重排序，結(jié)果表明所提算法能夠求解混流裝配線初始排序和重排序問題。與車間啟發(fā)式結(jié)果比較表明，所提重排序方法性能更好。 論文最后進(jìn)行全文總結(jié)并對混流裝配線重排序問題和多目標(biāo)貓群算法進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：混流裝配線排序 多目標(biāo)優(yōu)化 貓群算法 重排序
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TH186
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-22
• 1.1 課題來源、背景和研究目的、意義9-11
• 1.2 混流裝配線排序問題11-15
• 1.3 混流裝配線重排序問題研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 貓群算法及其研究現(xiàn)狀16-19
• 1.5 論文主要工作與結(jié)構(gòu)19-22
• 2 改進(jìn)貓群算法求解混流裝配線初始排序問題22-39
• 2.1 裝配線排序問題的描述22-23
• 2.2 初始排序數(shù)學(xué)模型23-26
• 2.3 改進(jìn)貓群算法總體設(shè)計與多目標(biāo)優(yōu)化26-30
• 2.4 多目標(biāo)貓群算法改進(jìn)的關(guān)鍵及細(xì)節(jié)30-34
• 2.5 改進(jìn)貓群算法的性能測試34-38
• 2.6 本章小結(jié)38-39
• 3 混流裝配線重排序問題研究39-44
• 3.1 混流裝配線重排序問題描述39-40
• 3.2 重排序數(shù)學(xué)模型40-41
• 3.3 重排序求解方法41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 4 混流裝配線實例問題求解44-50
• 4.1 混流裝配線初始排序?qū)嵗嬎?/span>44-46
• 4.2 改進(jìn)多目標(biāo)貓群算法求解重排序問題46-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 5 全文總結(jié)和展望50-52
• 5.1 全文總結(jié)50
• 5.2 工作展望50-52
• 附表52-53
• 致謝53-55
• 參考文獻(xiàn)55-63
• 附錄1 攻讀碩士期間論文發(fā)表情況63

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：基于貓群算法的多目標(biāo)混流裝配線重排序問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：287820