基于遗传算法的装配线平衡问题研究
用基于作业序列的遗传算法求解装配线平衡问题
用基于作业序列的遗传算法求解装配线平衡问题
皮兴忠;范秀敏;严隽琪
【期刊名称】《机械科学与技术》
【年(卷),期】2003(022)001
【摘要】给出了一个用于求解装配线平衡问题的基于作业序列的遗传算法.该算法只在可行作业序列子空间进行搜索,具有极高的搜索效率,同时又保留了一般遗传算法的并行和随机搜索能力.实例验证,结果较优.
【总页数】4页(P35-38)
【作者】皮兴忠;范秀敏;严隽琪
【作者单位】上海交通大学CIM研究所,上海,200030;上海交通大学CIM研究所,上海,200030;上海交通大学CIM研究所,上海,200030
【正文语种】中文
【中图分类】TH391.9
【相关文献】
1.应用改进遗传算法求解汽车双边装配线平衡问题 [J], 王倩;张新敏
2.基于联合作业序列的遗传算法求解第二类装配线平衡问题 [J], 郭胜会;杨育;邢青松;包北方
3.基于成组技术的遗传算法求解第Ⅱ类装配线平衡问题 [J], 高振豪;苏贵影;余燕尾
4.求解第Ⅱ类装配线平衡问题的混合遗传算法 [J], 麻娟;刘俨后;楚满福;高军
5.基于可行作业序列的遗传算法求解第二类装配线平衡问题 [J], 皮兴忠;范秀敏;严隽琪
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装配生产线平衡问题DNA遗传算法研究_何洋林
Ｇ
４８ ５２ ５６ ６０
４９ ５３ ５７ ６１
５０ ５４ ５８ ６２
５１ ５５ ５９ ６３
第三个碱基
Ｔ（Ｕ） Ｃ Ａ Ｇ Ｔ（Ｕ） Ｃ Ａ Ｇ Ｔ（Ｕ） Ｃ Ａ Ｇ Ｔ（Ｕ） Ｃ Ａ Ｇ
可以考虑与生物 ＤＮＡ 的遗传密码表相同的转译过程，即不
同的密码子对应于相同的氨基酸（或参数）。生物 ＤＮＡ 到蛋白质
但是启发式搜索方法都面临的难题是如何提高全局搜索能 力，如何提高收敛速度和稳定性。目前许多研究都设法吸取和融 合更多的进化思想，对算法进行改进，提高其搜索性能。
１ 生产线平衡数学模型
设一条装配线由 ｍ 个工作站组成，有 ｎ 个独立的任务分配
到 ｍ 个工作站中去，其中一个工作站可以由 ｋｉ 个任务组成，则
标准交叉中，其后代个体是基于一个随机产生的交叉特征 码，对父代进行操作而得到的。如例所示，若某一位置上交叉特 征码为 ０，则其后代的碱基不变；反之，其后代的碱基由双亲互 换得到，也就是说所产生的后代个体是父代个体碱基序列的混 合。 …ＴＧＡＧＧＣＣＧＴＡ ＧＴＡＣＧ ＡＴＡＣＧＴＡＧＡＴ… …ＡＧＴＡ ＴＧＡＡＣＴＧＣＡＣＧＣＣＧＴＡＣＴＡＣＴ…
表 １ ＤＮＡ 编码表
第一个碱基
第二个碱基
Ｔ（Ｕ） Ｃ Ａ Ｇ
Ｔ（Ｕ）
０ ４ ８ １２
１ ５ ９ １３
２ ６ １０ １４
３ ７ １１ １５
Ｃ
１６ ２０ ２４ ２８
１７ ２１ ２５ ２９
１８ ２２ ２６ ３０
１９ ２３ ２７ ３１
Ａ
３２ ３６ ４ห้องสมุดไป่ตู้ ４４
３３ ３７ ４１ ４５
３４ ３８ ４２ ４６
３５ ３９ ４３ ４７
基于改进遗传算法的U型装配线平衡问题求解模型
基于改进遗传算法的U型装配线平衡问题求解模型
陈丹丹;曹慕昆
【期刊名称】《管理工程学报》
【年(卷),期】2022(36)3
【摘要】为求解U型装配线平衡type-2问题,本文以装配线效率最大化和工作站工作负荷绝对偏差最小化为优化目标,构建U型装配线平衡模型,并提出改进遗传算法。
本文采用基于优先级的编码解码方法,保证在遵循工序优先级关系的前提下,实现基因的多样性,避免无效基因的产生,减轻计算量。
本文所提出的基于位置的映射交叉也能在不影响解码的情况下产生有效新个体。
实验算例表明,本文所提改进遗传算法有效且比一般遗传算法具有更好的求解质量和求解效率。
实际案例验证表明,本文提出的模型算法可以提高S公司U型装配线产能和效率。
【总页数】9页(P149-157)
【作者】陈丹丹;曹慕昆
【作者单位】华为技术有限公司;厦门大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F273
【相关文献】
1.基于Bagging集成聚类的改进遗传算法在装配线平衡中的应用
2.应用改进型遗传算法解决特殊约束的装配线平衡问题
3.基于改进遗传算法的装配线平衡研究
4.
基于改进型遗传算法的混流U型装配线第二类平衡问题5.基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化研究
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基于成组技术的遗传算法求解第Ⅱ类装配线平衡问题
装 配 线 平 衡 出现 失调 问 题 。 针 对 第 Ⅱ装 配 线 平 衡 问 题 ，分 析
成组技 术与最 小节拍 的对应关 系，结合 成组技术 、遗传算 法 建 立数 学模型 ，按 照遗 传算法进行编码 、译 码 、构造适应 函
数 。成组技 术 问题是组合优 化 问题 ，而遗传算 法正是 目前 求
解组合 最优 化的有效 方法之 一。 因此 ，文章将成组技 术与遗 传算法相融合 ，提 出了一种基 于遗传算 法的工序成组方法。 关键词 ：第 Ⅱ类装 配线；遗传算 法； 负荷平衡 ；成组技
０ 引
言
对于 日新 月异 的社 会发展 ，随之 企业的装 配线负荷平 衡就成 为瓶 颈问题 。装配线 的失衡会严重 造成企业 生产效率 大大降 低 ，装配线负荷平 衡可 以有效解决工人 、机器等待 问题 ，并使工作站之 间负荷均衡 ，以保证 生产效率 的提 高。从根本上讲 ，装
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ０ ｆ ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｅ ｍａ ｎ ｄ ，ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：ｃ ｌ ａ ｓ ｓⅡ ａ ｓ ｓ ｅ ｍ ｂ ｌ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ ；ｌ ｏ ａ ｄ ｂ ｌａ ａ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ ；ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｃ
Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ Ｓ ｃ ｉ － Ｔ ｅ ｃ ｈ Ｎ ｏ ． ６ ， ２ ０ １ ７
基于多目标遗传算法的装配线平衡问题
基于多目标遗传算法的装配线平衡问题
李焕勤;周喜平;钱展
【期刊名称】《实验室研究与探索》
【年(卷),期】2011(030)008
【摘要】装配线平衡问题是生产管理中重要且比较难解决的问题,其中如何分配工人到不同的工作站以提高生产效率是问题的关键.针对包含工人分配问题的装配线平衡问题,提出一种基于Pareto的问题无关的适应值计算方法的多目标遗传算法.算法中首先建立ALB-wa问题的数学模型,提出一个基于随机键编码的基因表达方式；使用匹配指定的染色体结构和ALB-wa问题的遗传操作；使用基于Pareto支配关系的评价函数来代替使用基于偏好的评价函数.最后,通过实验数值验证该方法的性能.结果表明,该方法具有较高的收敛性和效率,改进了现有的其他遗传算法.【总页数】6页(P36-40,93)
【作者】李焕勤;周喜平;钱展
【作者单位】郑州师范学院信息技术系,河南郑州 450044;郑州布瑞达理工职业学院,河南郑州 452370;郑州威科姆科技股份有限公司,河南郑州 450001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于混合粒子群算法解决多目标装配线平衡问题 [J], 蔡蓉;钱静
2.基于ε-约束法的多目标双边装配线再平衡问题 [J], 张亚辉;胡小锋;吴传珣
3.基于改进离散差分进化算法的多目标第Ⅱ类装配线平衡问题研究 [J], 张海军;闫琼;张国辉;刘元朋
4.解决混合装配线平衡问题的多目标遗传算法研究 [J], 李焕勤;钱展
5.基于改进差分进化算法的多目标第Ⅰ类装配线平衡问题研究 [J], 闫琼;张海军;张国辉;刘元朋
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基于改进遗传算法的无刷电机装配线平衡优化
变异后 1
（b) 子代染色体 2
图6 交叉操作
变异前 1 4 2 3 5 7 9 6 8 10 11
变异点 4 2 3 5 6 8 7 变异点 9 10 11
图7 变异操作
当满足式(7)时，算法终止。 (7)
(6)
= 0.001 应度值的平均值， ε为极小值，这里取 ε =0.001 。
其中，pc为交叉概率，p m为变异概率，p cmax为最大 交叉概率，pmmax为最大变异概率，fit'为要交叉的染色体 中较大的适应度值，fitavg为种群平均适应度值。 交叉操作采用两点交叉法，从种群中任选两个染色 体作为双亲，随机产生两个交叉点。假设染色体有M个 基因，首先在[1，M-1]之间产生交叉点1，然后在[交叉 点 1 ， M] 之间产生交叉点 2 。两个交叉点把染色体分为 头部，身体，尾部3部分，交叉就是对两个染色体身体 部分进行交叉。根据图6所示，父代染色体1需要交叉的 基因为[3，5，7，9，6]，在染色体2中搜索[3，5，7， 9，6]的排列方式为[5，3，7，6，9]，将其作为父代染 色体1的身体部分，于是就产生了子代染色体1。父代染 色体2采用同样的方法产生子代染色体2。 变异操作如图7所示。从种群中任选一个染色体， 选择染色体中的一点进行变异，将变异点前的基因片段 保留到子代染色体中，变异点后的基因片段根据工序优 先关系重新排列。
基于成组技术的遗传算法求解第Ⅱ类装配线平衡问题
基于成组技术的遗传算法求解第Ⅱ类装配线平衡问题作者：高振豪苏贵影余燕尾来源：《物流科技》2017年第06期摘要：个性化需求的出现，致企业多品种、小批量的装配线平衡出现失调问题。
针对第Ⅱ装配线平衡问题，分析成组技术与最小节拍的对应关系，结合成组技术、遗传算法建立数学模型，按照遗传算法进行编码、译码、构造适应函数。
成组技术问题是组合优化问题，而遗传算法正是目前求解组合最优化的有效方法之一。
因此，文章将成组技术与遗传算法相融合，提出了一种基于遗传算法的工序成组方法。
关键词：第Ⅱ类装配线；遗传算法；负荷平衡；成组技术中图分类号：F253.9 文献标识码：AAbstract： The emergence of personalized demand， resulting in multi-species， small batch of assembly line balance imbalance problem. Aiming at the balance problem of the second assembly line， the correspondence between the group technology and the minimum beat is analyzed. Combining the grouping technique and the genetic algorithm to establish the mathematical model，the genetic algorithm is used to encode， decode and construct the adaptive function. Group technology is a combinatorial optimization problem， and genetic algorithm is one of the effective methods to solve the combinatorial optimization. Therefore， this paper combines group technology with genetic algorithm， and proposes a process grouping method based on genetic algorithm.Key words： class Ⅱ assembly line； load balancing； genetic algorithm； group technology0 引言对于日新月异的社会发展，随之企业的装配线负荷平衡就成为瓶颈问题。
基于遗传算法的装配线平衡
基于遗传算法的装配线平衡
宋华明;韩玉启
【期刊名称】《系统工程》
【年(卷),期】2002(20)1
【摘要】平衡问题是装配线设计中要考虑的一个重要方面。
文章给出基于遗传算法的启发式程序来解决装配线的平衡问题 ,设计特殊的遗传操作算子 ,提高算法的可行性、有效性和程序的搜索能力。
对于给定的实例。
【总页数】5页(P87-91)
【关键词】遗传算法;组合优化;装配线;平衡问题;工业企业
【作者】宋华明;韩玉启
【作者单位】南京理工大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F406.2;O242.23
【相关文献】
1.基于遗传算法的A公司装配线平衡优化 [J], 马雪进; 王浩浩
2.基于遗传算法的A公司装配线平衡优化 [J], 马雪进; 王浩浩
3.基于改进遗传算法的装配线平衡研究 [J], 伍智强;陆远;汪雷
4.基于改进型遗传算法的混流U型装配线第二类平衡问题 [J], 彭运芳;梁玉珍;夏蓓鑫
5.基于遗传算法的直线型和U型混流装配线平衡问题研究 [J], 刘佳楠;原丕业;刘畅;张萌
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基 于遗传算 法的装 配线平衡 问题 研 究
Ａｓ ｓ ｅ ｍｂ ｌ ｙ Ｌｉ ｎ ｅ Ｂａ ｌ ａ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ Ｐｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｇｅ ｎ ｅ ｉｃ ｔ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ．Ｔ ｈ ｅ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｈｍ ｔ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｌ ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｕ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ， ｔ ｏ ｅ ｎ ｓ ｕ ｒ ｅ ｆ ｕ ｔ ｕ ｒ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｒ ｅ ｖ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ； Ａｎ ｄ ｍｕ ｌ ｉ ｔ ｐ ｌ ｅ － ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｉ ｔ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈ ｍ ｔ ｂ ｏａ ｒ ｄ ｅ ｎ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｃ ｏ ｐ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ，Ｓ Ｏ ｉ ｔ ｃ ａ ｎ ａ ｖ ｏ ｉ ｄ ｌ ｏ ｃ ｌ ａ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ， ａ ｌ ｓ ｏ ｅ ｎ ｈ ａ ｎ ｃ ｅ ｈｅ ｔ ｅ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｈｍｓ ｔ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ａ ｎ ｉ ｌ ｌ ｕ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｉ ｓ ｇ ｉ ｖ ｅ ｎ ｔ ｏ ｔ ｅ ｓ ｔ ｉ ｆ ｙ
摘要 ： 文中针对装配线平衡 问题 ， 提 出了一种基 于可行作 业序 列的多种群遗传算 法。 该 算法依据可行作 业序 列产生初始种群 ， 并 据此构造交叉、 变异算子， 以保证后代种群都是可行解； 而且多种群的遗传算法， 扩大了搜索的空间范围， 所以可以有效的避免局部最 优的情况发生， 而且还能增强算法的运行效率。文章在最后， 用实例进行了运行效果的验证
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｆ ｏ ｒ ａ ｓ ｓ ｅ ｍ ｂ ｌ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｘ ｔ ， ｐ ｕ ｔ ｔ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ａ ｖ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ｊ ｏ ｂ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｌ ｅ － ｐ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ
பைடு நூலகம்
中图分类号 ： Ｆ ２ ７ ３ Ｏ 引言
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ６ — ４ ３ １ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ １ ２ ３ — ０ ３
时间为 Ｔ （ Ｓ ｋ ） ＝ ∑ｉ ； 总作业 时间为 Ｔ ＿ ∑ ｔ ｉ 。 在进 行 Ａ Ｌ Ｂ规划 ， 首 先必须 满足 单元作 业 之间 的先 后顺序 约束条件 ，即某 些作 业 之间在技 术上存 在 先后 的 执行顺序 。 采用 矩阵来描述作业 装 配的优先 关系 ， 若装 配 线上 有 ｎ个作业 ， 其优 先关 系矩 阵 为 ｎ ｘ ｎ的 方阵 ， 为Ｐ ＝ （ Ｐ ） ， 其 中 ｆ １ ， 若 ｉ 为ｉ 的紧 前 作 业 元 素 Ｐ ｉ ｊ — ｌ ０ ， 否则
， 、
自从 装 配线 平衡（ Ａ ｓ ｓ ｅ ｍ ｂ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ Ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ Ａ Ｌ Ｂ） 问题 被提 出后 ， 就一直 为研 究热点。 在装配线上 ， 工件一次进入
各个工位进行加工 ， 如 何 在 满足 生产 线 节 拍 以 及 作 业 之 间
优先 顺序 的情 况下 ， 组合并优化 分配作 业单 元 ， 使各 个工 作站 的工时尽可能相等 ， 从而避免 因资源过于空 闲或忙碌 而产 生不 良后果 ， 这就是 装配 线平衡 问题 （ Ａ ｓ ｓ ｅ ｍ ｂ ｌ ｙ Ｌ ｉ ｎ ｅ Ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， Ａ Ｌ Ｂ Ｐ问题 ） ｉ ｌ ｌ ｏ通常 情况下 ， 根 据所 要 优 化的 目标不同 ， 可将装配线生产平衡 问题分 为两类回 。 第 类是在给定生产节拍、 装配作 业时间和作 业逻辑 关系的 情况下 ， 求解最 小工作 站数 ； 第 二类是先给定工作 站数 目、 装配线的作 业时间和作 业优 先关系 ， 来 求 出最小 的生 产节 拍 及列 出每个工作 站内的作 业分配情况 ， 本文主要针 对第 二类装配线问题 进行研 究。
ｔ ｈ ｅ ｖ ａ ｌ ｉ ｄ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｈｉ ｔ ｓ ｌｇ ａ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ．
关键词 ： 装配线平衡 ； 改进遗传 算法； 约束矩阵
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： ｓｓ ａ ｅ ｍｂ ｌ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ ； ｉ ｍｐ ｏｖ ｒ ｅ ｄ ＧＡ； ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｍａ ｒｘ
梁雨生 Ｌ Ｉ Ａ Ｎ Ｇ Ｙ ｕ — ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ ； 李 向波 Ｌ Ｉ Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ — ｂ ｏ
（ 天津工业大学 ， 天津 ３ ０ ０ ３ ８ ０）
（ Ｔ ｉ ， ｍ ｊ ｉ ｎ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｔ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ３ ０ ０ ３ ８ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）