基于蚁群算法的汽车内饰装配线平衡问题研究

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装配线是当前制造企业广泛采用的一种制造系统。因为装配线的平衡问题直接影响企业制造系统的生产效率,所以企业在装配线的设计和运行过程中非常重视装配线平衡问题,人们对装配线平衡问题进行了大量的研究。在较为复杂的产品装配生产过程中,装配操作较多,由于空间限制,多数企业不再采用简单装配线生产,改用双边装配线。双边装配线可以有效地缩短装配线长度减少空间占用,提高资源利用率和工人的工作效率。相较于简单的装配线,双边装配线的结构和作业优先顺序约束关系更加的复杂,新增工作元素的操作方位约束。汽车装配线是双边装配线的一种,本文在总结前人对双边装配线平衡问题研究的基础上,提出了适用于汽车装配线第一类平衡问题的优化方法,并进行实际案例应用。首先,根据双边装配线的特点,用数学模型描述了双边装配线第一类平衡问题。在解决双边装配线平衡问题时不仅要考虑传统装配线的节拍约束和优先关系约束,还要考虑到优先约束、分区约束、容量约束等。其次,根据汽车装配线的特殊性,提出两个适用于汽车装配线平衡问题的新约束条件:装配操作高度约束和方位约束。基于新约束条件的数学描述,结合双边装配线第一类问题数学模型,建立了应用于汽车装配线第一类平衡问题的数学模型。然后,本文采用蚁群算法求解汽车装配线第一类平衡问题。鉴于双边装配线的复杂性及汽车装配线的特殊性,本文采用了与位置权重值(RPW)相结合的信息素综合启发式搜索机制以及前后处理模块分开的程序设计方法。本文提出的改进的蚁群算法在构建可行解时,运用改进的搜索机制,增加了算法的寻优性能,提高算法在进行第一次迭代就寻得最优解的可能性。为了验证算法的有效性,本文对公开发表的文献中的六个算例的共34个问题进行了验证计算,,结果证明算法能有效的解决汽车装配线第一类平衡问题,并与运用于双边装配线平衡问题的TSA算法和标准蚁群算法(ACO)的求解效果进行对比分析,结果显示本文提出的蚁群算法的求解效果要更出色。最后,在对CFMA公司的汽车总装线内饰区一线进行观测之后,运用算法求解优化,提高了装配线的时间效率。
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