發(fā)布時間：2017-07-08 04:15

  本文關(guān)鍵詞：基于改進布谷鳥算法的混流裝配排序問題的優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 物料平準(zhǔn)化 生產(chǎn)負荷平衡 產(chǎn)品相似度 布谷鳥算法 多目標(biāo)

【摘要】：隨著生產(chǎn)方式逐漸由傳統(tǒng)的單一品種、大批量向多品種、小批量的方向發(fā)展,生產(chǎn)過程對柔性的要求越來越高。本文通過全面分析F汽車企業(yè)總裝車間混流裝配的生產(chǎn)方式,針對其生產(chǎn)訂單的排序問題,綜合采用理論分析和實踐研究相結(jié)合的方法,解決了物料平準(zhǔn)化、生產(chǎn)負荷平衡和產(chǎn)品相似度的混流裝配的排序問題。本文的主要研究內(nèi)容有:(1)針對布谷鳥算法收斂速度慢和尋優(yōu)精度低的缺點,引入自適應(yīng)步長因子和差分算法的選擇和交叉思想,提出了一種改進的布谷鳥混合算法。該算法提高了基本布谷鳥算法的收斂速度以及尋優(yōu)精度,對于解決函數(shù)優(yōu)化問題和組合優(yōu)化問題都具有一定的優(yōu)勢。(2)通過分析F汽車企業(yè)總裝車間混流裝配的排序問題,提出了物料平準(zhǔn)化、生產(chǎn)負荷平衡和產(chǎn)品相似度的目標(biāo)函數(shù),以F汽車企業(yè)總裝車間的生產(chǎn)實例為例,分別利用改進的布谷鳥混合算法對各個目標(biāo)進行求解,提高了生產(chǎn)的物料平準(zhǔn)化水平,減少了停線和換裝的次數(shù),提高了生產(chǎn)效率。(3)基于物料平準(zhǔn)化、生產(chǎn)負荷平衡和產(chǎn)品相似度的三個生產(chǎn)排序問題,根據(jù)相對重要性進行加權(quán),構(gòu)建了一個多目標(biāo)的混流裝配排序問題,提出了一種基于動態(tài)發(fā)現(xiàn)概率和慣性權(quán)重的布谷鳥算法,對模型進行求解,實驗算例結(jié)果綜合考慮了物料平準(zhǔn)化、生產(chǎn)負荷平衡和產(chǎn)品的相似度,表明了該算法對混流裝配排序的多目標(biāo)模型運用求解的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：物料平準(zhǔn)化 生產(chǎn)負荷平衡 產(chǎn)品相似度 布谷鳥算法 多目標(biāo)
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U468
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 混流裝配線排序問題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 最優(yōu)解算法12-13
• 1.2.2 啟發(fā)式算法13-14
• 1.2.3 智能優(yōu)化算法14-16
• 1.2.4 混合算法16-18
• 1.3 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排18-20
• 1.3.1 研究內(nèi)容18
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排18-20
• 第2章F汽車長沙廠混流裝配車間生產(chǎn)現(xiàn)狀分析20-27
• 2.1 企業(yè)簡介20
• 2.2 混流裝配車間生產(chǎn)情況及問題分析20-26
• 2.2.1 混流裝配車間生產(chǎn)情況20-24
• 2.2.2 混流裝配車間問題分析24-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于自適應(yīng)步長和差分算法的改進布谷鳥混合算法27-38
• 3.1 基本布谷鳥算法27-28
• 3.2 改進的布谷鳥混合算法28-31
• 3.2.1 自適應(yīng)步長28
• 3.2.2 差分進化算法28-29
• 3.2.3 改進算法的思想29-30
• 3.2.4 改進算法的實施步驟30-31
• 3.3 仿真實驗驗證31-37
• 3.3.1 函數(shù)優(yōu)化實驗結(jié)果及分析31-35
• 3.3.2 組合優(yōu)化實驗結(jié)果及分析35-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于ASDECS算法的汽車混流裝配線的排序問題研究38-53
• 4.1 混合品種裝配生產(chǎn)的原則38-39
• 4.2 混流裝配線排序問題的建模39-51
• 4.2.1 混流裝配線排序的物料平準(zhǔn)化優(yōu)化目標(biāo)39-44
• 4.2.2 混流裝配線排序的生產(chǎn)負荷平衡優(yōu)化目標(biāo)44-48
• 4.2.3 混流裝配線排序的產(chǎn)品相似度優(yōu)化目標(biāo)48-51
• 4.3 混流裝配排序問題改善效果對比分析51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第5章 基于PWCS算法的多目標(biāo)混流裝配線的排序問題研究53-65
• 5.1 建立多目標(biāo)裝配計劃排序問題模型53-56
• 5.2 基于動態(tài)發(fā)現(xiàn)概率和慣性權(quán)重的改進布谷鳥算法56-60
• 5.2.1 新的改進布谷鳥搜索算法56-58
• 5.2.2 函數(shù)仿真實驗驗證58-60
• 5.3 基于PWCS算法的多目標(biāo)混流裝配排序問題模型的求解60-64
• 5.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化60-61
• 5.3.2 編碼設(shè)計61
• 5.3.3 PWCS算法求解多目標(biāo)混流裝配排序問題對比及分析61-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 參考文獻67-72
• 致謝72

【相似文獻】

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本文編號：533011