改进遗传算法在混流装配线平衡问题中的应用研究

"混合遗传算法对混流装配线平衡问题的研究 (2012年) - 北京科技大学机械工程学院" 本文是2012年由李险峰和董绍华发表于《北京科技大学学报》的一篇自然科学论文，主要探讨了汽车行业混流装配线平衡问题的解决方案。混流装配线是指在同一条生产线上同时生产多种不同型号产品的生产线，这种生产模式在汽车行业中非常常见，但其平衡问题极具挑战性，因为需要优化各种任务分配以减少浪费，提高效率。 研究中，作者提出了一种创新的方法，即结合模拟退火因子的改进遗传算法。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化技术，通过模拟自然选择和遗传过程来寻找最优解。而模拟退火算法则是一种全局优化方法，它利用热力学的冷却过程来避免算法陷入局部最优。将两者结合，旨在解决遗传算法在有限种群空间中可能遇到的收敛速度慢的问题。 在新提出的算法中，作者设计了一个加速收敛因子模型。这个模型的目标是优化算法在搜索过程中的效率，确保在有限的计算资源下，算法能够快速找到接近或达到全局最优解的装配线平衡方案。此外，考虑到实际工程中的各种约束，如工人的技能限制、设备兼容性、生产线的物理布局等，该算法还对传统的约束模型进行了修正，使其更符合实际情况。 通过应用这个改进的算法到混流装配线平衡分析中，实验结果显示了算法的快速收敛性，而且分析结果与实际工程情况保持一致，这表明该方法在解决实际工业问题时具有较高的实用价值。关键词包括装配、平衡、遗传算法、模拟退火和问题求解，表明文章主要关注的是优化制造流程中的工艺设计和优化方法。 分类号“U468.2+3”表明这篇文章属于工程技术类，具体是机械制造自动化领域。总体而言，这篇论文为解决汽车行业的混流装配线平衡问题提供了理论依据和实践指导，对于提高生产线效率、降低成本和提升产品质量具有重要意义。