本文關(guān)鍵詞：基于分布估計算法的多目標(biāo)混裝平衡與排序協(xié)同優(yōu)化研究

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【摘要】：日益增長的企業(yè)競爭和漸呈個性化的客戶需求,導(dǎo)致企業(yè)對精益化和柔性化生產(chǎn)的追求,也促使裝配生產(chǎn)方式由最初的單品種大批量發(fā)展到多品種定制。在多產(chǎn)品混流裝配生產(chǎn)線上,各工位的負載平衡和多產(chǎn)品的投產(chǎn)排序,是影響裝配線性能的兩大核心問題。在新產(chǎn)品引入、客戶需求發(fā)生變化時,兩大問題需要被同時考慮、協(xié)同優(yōu)化。針對該問題,論文主要完成以下工作:首先,分析混流裝配時裝配線、裝配工作站等的特點,基于混合整數(shù)線性規(guī)劃方法,建立了具有通用性的混流裝配線平衡及排序同步優(yōu)化問題模型。其次,分析平衡和排序中的各類評價指標(biāo),針對序列相關(guān)的空閑時間,設(shè)計了三個性能指標(biāo):不同工位之間的絕對負載偏差、生產(chǎn)節(jié)拍和總工位越界距離。并針對這多個目標(biāo),提出基于帕累托最優(yōu)和多目標(biāo)個體決策的多目標(biāo)優(yōu)化方法,同時實現(xiàn)多目標(biāo)解空間內(nèi)全局區(qū)域的綜合搜索和局部區(qū)域的并行搜索。再次,提出一種改進的分布估計算法(m-EDA),完成平衡和排序協(xié)同優(yōu)化問題求解。在編碼中,提出基于工位的平衡問題編碼、基于排列的投產(chǎn)序列編碼,以加快搜索性能。在初始化中,使用多個啟發(fā)式規(guī)則生成平衡個體,提高初始種群的代表性,促使概率模型采樣到高品質(zhì)的后代個體。在局部搜索中,提出基于貪婪思想的局部搜索算子,不斷優(yōu)化當(dāng)前解。在個體選擇和種群更新過程中,加入多樣性保持機制,使算法跳出局部最優(yōu),最終達到全局最優(yōu)。最后,就非支配率、世代距離、帕累托最優(yōu)解數(shù)量、分布均勻性四個評價指標(biāo),與經(jīng)典算法NSGA-Ⅱ和多目標(biāo)ABC算法進行比對。一系列的標(biāo)桿實例測試證明,m-EDA算法在收斂性和多樣性方面,優(yōu)于兩種對比算法。
【學(xué)位授予單位】：武漢科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U468.2

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本文編號：1191572