基于作业序列的遗传算法优化装配线平衡：理论与实例

本文主要探讨了"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"（ALB2）。作者皮兴忠、范秀敏和严隽琪在2005年发表在上海交通大学学报上的这篇论文，针对工位数固定的装配线优化问题提出了创新方法。装配线平衡是工业生产中的一项关键任务，其目标是通过合理安排作业流程，降低生产周期，提高生产效率。 论文首先从作业顺序图出发，明确了不同作业之间的顺序关系，这是设计有效装配线平衡策略的基础。通过深入研究，作者揭示了当工位数量确定时，作业序列如何影响最小节拍时间，即完成整个装配过程所需最短的时间。最小节拍是衡量装配线效率的重要指标。 针对第二类装配线平衡问题，作者开发了一种特殊的遗传算法。这种算法的独特之处在于它直接利用作业顺序图作为起点，生成初始解集，这样可以确保所有初始个体（即作业序列）都是可行的，避免了在非可行解空间中浪费计算资源。通过精心设计的交叉和变异算子，算法能够在可行的作业序列子空间内进行高效搜索，寻找最优解。 此外，论文强调了在适应值评估过程中，除了考虑最小节拍时间外，还同时考虑了工位工时标准差的影响。这样的综合评价方法有助于区分在最小节拍时间相同的条件下，不同作业分配方案的实际效果，提高了优化结果的可信度。 为了验证算法的有效性，作者运用该算法处理了一个实际的装配线问题，并对不同的工位数进行了测试。结果显示，使用提出的遗传算法得到的解决方案在性能上优于传统方法，这表明了该算法在解决装配线平衡问题方面的实用性和优越性。 这篇论文不仅提供了理论分析，还展示了将遗传算法应用于实际生产环境中的成功案例，对于理解和改进装配线管理具有重要的理论和实践价值。关键词包括装配线平衡、遗传算法、单元作业和可行作业序列，这些概念都贯穿于整篇文章中，体现了研究的核心内容。