改进粒子群算法优化压铸生产线调度：提高效率与竞争力

本文主要探讨了在信息技术和人工智能快速发展的背景下，如何通过智能化手段提升压铸自动化生产线的效率和竞争力。针对某发动机缸体压铸企业的实际需求，论文研究的重点是优化运输机的速度和生产作业调度，以解决生产线中铝液流动的顺畅性和压铸机的高效利用问题。 首先，作者构建了一个多目标优化数学模型，目标包括压铸机总空闲时间最短、各压铸机负荷均衡、最大化产出的铝铸件数以及最小化运输机的空闲等待时间。这个模型旨在平衡生产线的设备利用率和生产效率，确保资源分配合理。 接着，作者提出了一种改进的粒子群算法，对标准粒子群算法进行了创新。该算法在迭代过程中，引入了随代数变化的惯性权重，这使得算法在搜索初期能广泛探索全局最优，后期则聚焦于局部优化，避免陷入局部最优。此外，通过扰动因子和精华粒子库的机制，算法保持了多样性和避免了陷入局部收敛的问题，提高了寻优性能。每个粒子还采用了模拟退火算法进行局部优化，进一步增强了解决复杂问题的能力。 实验部分，作者通过仿真实验验证了改进粒子群算法在带有运输机速度约束的压铸自动化生产线调度问题上的效果，同时对比了文献中的实例，证明了算法的有效性和稳定性。在实际应用中，针对该企业的生产线，算法成功地优化了作业调度和运输机速度，提升了整体生产效率。 软件方面，论文设计并实现了压铸自动化生产线作业调度的软件功能模型和结构，使用MATLAB的GUI工具开发出用户友好的操作界面。这一软件不仅提高了设备和运输机的运行效率，还确保了生产流程与物流的协同，减少了调度人员的工作负担，从而提升了产品质量和生产效率。 本文的研究成果为企业在压铸自动化生产线上实现高效、安全和清洁生产提供了实用的理论依据和技术支持，对于推动铸造行业的智能化转型具有重要意义。