混流装配线优化：混合布谷鸟算法与遗传算法的应用

"本文主要探讨了如何利用混合布谷鸟算法解决汽车混流装配线作业者工作负荷不均衡的问题。通过构建优化模型，旨在最小化违背装配频率上限次数，提出了一种结合布谷鸟算法和遗传算法的混合方法。这种方法借鉴遗传算法的选择与交叉策略来改善布谷鸟算法在迭代过程中的收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点。实验证明，改进后的算法在求解精度和收敛速度上表现出色，尤其适用于大规模汽车混流装配线排序优化。" 汽车混流装配线是一种生产模式，允许在同一生产线上同时处理多种产品，以适应市场对个性化和多样化产品的需求。这种生产方式可以减少库存，提高生产效率。然而，混流装配线的排序问题成为一个关键的优化挑战，因为不适当的排序可能导致工作负荷分配不均，影响生产效率和员工满意度。 文献中提到的混流装配线排序问题自1963年由Kilbridge和Wester首次提出以来，已吸引了众多学者的关注。研究者们提出了一系列算法来解决这一问题，如王炳刚等人运用改进的遗传算法处理拉式生产系统的优化排序问题，刘琼等人使用改进猫群算法解决考虑设备闲置/超载成本的排序问题，韩煜东等人则应用基于自然数序列和拓扑排序的改进遗传算法来处理加工成本问题。 布谷鸟算法是一种借鉴自然界中布谷鸟行为的优化算法，通常在解决组合优化问题时表现出良好的全局搜索能力。然而，其在收敛速度和避免局部最优方面的不足是需要改进的地方。因此，该研究将遗传算法的优秀特性，如选择和交叉操作，融入布谷鸟算法，形成了混合布谷鸟算法。实验结果证明，这种混合算法在解决大规模汽车混流装配线排序问题时，能够提供更高的求解精度和更快的收敛速度，有效地平衡了作业者的工作负荷。 总结来说，这篇论文研究了如何利用混合布谷鸟算法来优化汽车混流装配线的作业者工作负荷分配，通过改进算法提高了问题解决的效率和质量，对于汽车制造业的生产优化具有重要的实践意义。