大规模双边装配线平衡：改进蚁群算法的高效解决方案

"该资源是一篇发表在《西南交通大学学报》2013年第48卷第4期的学术论文，由张则强、胡俊逸和程文明等人撰写，探讨了第I类双边装配线平衡问题的优化解决方案。" 在工业生产中，装配线的平衡是提高生产效率和降低成本的关键因素。第I类双边装配线平衡问题（TALBP Type 1）是指在双侧平行工作台上安排工作任务，以最小化工作台的周期时间。传统的解决方法在处理大规模问题时面临计算时间过长和性能不稳定的挑战。 论文提出了一种改进的蚁群算法（Improved Ant Colony Algorithm），结合了综合信息素搜索规则和全局信息素更新规则，首先生成任务排列序列，然后按照启发式分配规则产生可行解。这种算法的优势在于能够有效地避免陷入局部最优解，提高全局搜索能力。 通过对30个不同规模的双边装配线问题进行实验，改进的蚁群算法表现出了显著的优越性。与标准蚁群算法和禁忌搜索算法相比，它找到了29个最优解，而标准蚁群算法和禁忌搜索算法分别只能找到23个和26个最优解。这表明改进算法在寻找最优解的数量上具有更高的效率。 此外，当应用于实际的汽车双边装配线算例时，改进的蚁群算法在保持平衡效率的前提下，计算时间仅为21.01秒，比普通蚁群算法减少了9.14秒，计算效率提高了30.3%。这一结果显示，改进的蚁群算法不仅在求解质量上有所提升，而且在计算速度上也有显著改进，为实际生产环境中的双边装配线平衡提供了更高效、可靠的优化工具。 关键词涉及双边装配线平衡、蚁群算法和优化，说明这篇论文的核心内容集中在使用改进的蚁群算法来解决工业工程中的一个重要问题，即如何有效地平衡双边装配线以提高生产效率。通过引入新的搜索规则和信息素更新机制，该算法为大规模双边装配线平衡问题提供了解决的新思路，对于工业工程领域的研究和实践具有重要的参考价值。