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优化汽车装配顺序:多目标规划与分类算法的应用
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更新于2024-06-30
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本文主要探讨了在汽车装配线优化过程中,如何利用算法解决确定汽车装配顺序的问题,以降低生产成本并满足工艺要求和质量控制的需求。首先,针对多目标规划,文章提出了采用序列算法的思想,将问题分解为单目标规划问题,按照品牌(如A1和A2)、配置、动力、驱动和颜色等五个属性的优先级进行排序。例如,A1和A2品牌按比例分配任务,确保生产平衡,每天A1车辆数量不低于350辆,A2车辆不超过105辆。 在颜色装配顺序方面,作者区分了黑色和其他颜色,通过建立优化模型来确定最少黑车组数,发现每天黑车组数最少为4组,并明确了各组的具体数量。对于其他颜色,采用了五步法来制定颜色装配顺序,同时考虑到了颜色之间的间隔和更换成本。 动力属性的决策则集中在确保柴油车能在白班完成装配,通过基本最优解的计算方法来确定汽油车的分配。如果计算结果显示满足条件,那么就直接确定每批之间的汽油车数量;如果不满足,就需要在夜班分配部分柴油车,并计算具体分配方案。 驱动属性问题处理方式类似,优先让四驱车在白班完成,通过计算得出每批四驱车与两驱车的组合数量,形成具体的装配计划。 配置属性与品牌、动力、驱动和颜色的关系被深入分析。通过对配置与动力和颜色的数据分析,发现7天内的汽车产量分布相对均匀,例如,黑色B1配置的汽车总量为33辆。这些数据驱动了配置在装配顺序中的决策。 本文提出了一套系统化的策略,结合多目标优化、分类和计算方法,有效地解决了汽车装配线上的顺序问题,实现了生产效率和成本的有效平衡。通过这样的算法,生产线的管理变得更加精确和高效,对于整个汽车制造业具有重要的实践价值。
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11
确定每班装配的总数和四驱车数量
计算需要每班两驱的数量和组数
计算每组间两驱车的数量
每组两驱车数量是
否大于或等于5
每班平均分配四驱
车计算组数和两驱
车数
得出结果
Y
N
计算每组间两驱车
的数量使其大于或
等于5
得出结果
图 4 驱动装配问题流程图
6.1.4 动力属性的装配算法设计
针对动力属性,因为动力属性的要求与驱动属性相同,所以同样需要将两批柴油汽
车之间的汽油汽车数量增加,减少装配的组数。
根据问题要求,
情况 1:当两批柴油车数量之间间隔 5 辆以上时。每个班次的装配总数
2
M
,减去需
要装配的柴油汽车的数量
k
C
,得到需要装配的汽油汽车的数量
k
W
,再计算需要装配的
组数
g
,将 需要装配的柴油数量
k
C
除以 2 得到需要装配的组数
g
,将需要装配的汽油汽
车的数量
k
W
除以需要装配的组数
g
,得到两批柴油汽车之间的汽油汽车的数量
g
Y
,得
到公式(5)。
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12
max ,
2
. . .
2
k
kk
k
W
Y
g
M
WC
st
C
g
(7)
情况 2:若求得的两批柴油汽车之间的汽油汽车数量小于 5 时,则柴油汽车不能在
白班内完成装配,需要将柴油汽车分配在两个班次内完成,对柴油汽车需要装配的数量
进行平均分配,先 求出每个班次需要装配的组数
g
,即 柴油汽车需要装配的数量除以 4,
用每个班次需要装配汽车的数量
2
M
减去每个班次柴油汽车需要装配的数量
2
k
C
得到每
个班次需要装配的汽油汽车数量
k
W
,最后除以需要装配的组数
g
,两批柴油汽车之间的
汽油汽车数量
k
Y
,得到式 6。
max ,
22
. . .
4
k
k
k
k
W
Y
g
C
M
W
st
C
g
(8)
6.1.5 配置属性的装配算法设计
针对配置属性进行分析,因为使用柴油的汽车的配置只有 B1,而使用汽油的汽车
的配置却有 6 种,分别为 B1、B2、B3、B4、B5 和 B6。
为了了解每日生产使用柴油汽车配置情况,用 Excel 软件以每天柴油和汽油为变量
制作每日生产使用柴油汽车配置为 B1 表,如表 2 所示。
表 2 每日生产使用柴油汽车配置为 B1 表
每日生产使用柴油汽车配置为 B1 表
日期
17 日
18 日
19 日
20 日
21 日
22 日
23 日
柴油
4
14
16
4
2
12
12
汽油
456
446
444
456
458
448
448
由表 2 可知,考虑到使用柴油的汽车的配置数量较少受约束的条件就较少,7 天内
生产使用柴油的汽车数量最多的一天是 19 日,数量达到 16 辆;7 天内生产使用柴油的
汽车数量最少的一天是 21 日,数量达到 2 辆。
考虑到使用汽油的汽车的配置数量较多所受约束的条件就较多,7 天内生产使用汽
油的汽车配置为 B1 数量比使用汽油的汽车配置为其它的汽车数量多,最多的一天是 17
日,数量达到 290 辆;7 天内生产使用汽油的汽车配置为 B1 的数量最少的一天是 21 日,
数量达到 248 辆。7 天内生产使用汽油的汽车配置为 B5 和 B6 的数量比使用汽油的汽车
配置为其它的汽车数量少,生产 B5 和 B6 最多的一天,分别是 17 日和 20 日数量分别
为 8 辆和 7 辆。
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13
为了了解每日汽车配置情况,用 Excel 软件以每天黑色车辆、白色车辆、银色车辆
为变量制作汽车配置表,如表 3 所示。
表 3 汽车配置表
日期
17 日
18 日
19 日
20 日
21 日
22 日
23 日
合计
黑车 B1
4
8
4
3
2
5
7
33
白车 B1
0
5
11
1
0
4
5
26
银车 B1
0
0
0
2
0
2
0
4
由表 3 可知,在考虑柴油的情况下结合对颜色属性的分析,发现黑色的汽车和白色
的汽车配置为 B1 的较多 7 天内分别累计有 33 辆和 26 辆,银色有 4 辆配置为 B1,灰色
汽车有 1 辆配置为 B1。
为了了解黑色与金色车配置情况,用 Excel 软件以每天黑色汽车数量和金色汽车数
量为变量制作黑色车与金色车数量表,如表 4 所示。
表 4 黑色车与金色车数量表
日期
17 日
18 日
19 日
20 日
21 日
22 日
23 日
黑
257
257
269
251
268
259
256
金
2
1
0
3
8
8
8
由表 4 可知,结合对颜色属性的分析,发现黑色的汽车的各个配置比其它颜色的汽
车的各个配置都多,7 天内黑色汽车最多一天累计生产 269 辆,最少一天累计生产 251
辆;金色的汽车的各个配置比其它颜色的汽车的各个配置都少,7 天内金色汽车最多一
天累计生产 8 辆,最少一天累计生产 0 辆。
为了了解汽车驱动配置情况,用 Excel 软件以每天生产的配置为 B1 驱动为两驱的
汽车数量和配置为 B1 驱动为四驱的汽车数量为变量制作汽车驱动配置表,如表 5 所示。
表 5 汽车驱动配置表
日期
17 日
18 日
19 日
20 日
21 日
22 日
23 日
两驱 B1
272
266
267
267
243
245
245
四驱 B1
18
25
30
22
5
10
9
由表 5 可知,结合对驱动属性的分析,发现两驱的汽车配置为 B1 的数量最多,7
天内两驱的汽车配置为 B1 最多一天是 17 日累计生产数量为 272 辆,驱动为两驱的汽车
最少一天是 21 日累计生产数量为 243 辆;发现四驱的汽配置为 B1 的车数量最多,7 天
内生产四驱的汽车配置为 B1 的数量最多一天是 19 日累计生产数量为 30 辆,生产两驱
的汽车配置为 B1 数量最少一天是 21 日累计生产数量为 5 辆。
为了解各品牌配置为 B1 和 B5 汽车生产最多的一天和最少的一天的情况,用 Excel
软件以每天生产的品牌为 A1 配置为 B1 的汽车数量和品牌为 A1 配置为 B5 的汽车数量
及品牌为 A2 配置为 B1 的汽车数量和品牌为 A2 配置为 B5 的汽车数量为变量制作汽车
驱动配置表,如表 6 所示。
由表 6 可知,结合对品牌属性的分析发现品牌为 A1 的汽车配置为 B1 的数量最多,
7 天之内品牌为 A1 且配置为 B1 的汽车累计数量最多的一天是 17 日,生产品牌为 A1
且配置为 B1 的汽车数量达到 238 辆;品牌为 A1 且配置为 B1 的汽车累计数量最少的一
天是 21 日,生产品牌为 A1 且配置为 B1 的汽车数量达到 225 辆;品牌为 A1 的汽车配
置为 B6 的数量最少,7 天之内生产 0 辆。
品牌为 A1 的汽车配置为 B5 的数量其次,7 天之内品牌为 A1 且配置为 B5 的汽车
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