NSGA-Ⅱ算法优化的可重构装配线计划排序实证研究

本文研究主要针对可重构装配线计划排序问题，这是一个在实际工业生产中常见的挑战，尤其是在面对生产线灵活性需求增加和生产环境变化时。装配线计划排序的关键在于如何在满足生产负荷均衡、流水线平衡以及最小化重构成本的同时，实现整体效率的最大化。为了使优化模型更为实用，研究人员构建了一个多目标优化模型，该模型侧重于三个主要目标：生产任务的均衡分配、流水线的平衡设计以及成本效益的最优化。 在这个模型中，精英策略被融入到快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）中，这是一种经典的多目标优化算法。NSGA-Ⅱ以其适应性强、搜索效率高和能够处理不确定性和模糊性的优点，在解决此类复杂优化问题时表现出色。通过NSGA-Ⅱ，研究者期望找到一组Pareto最优解，即在不同目标之间达到理想平衡的解决方案集合，这些解提供了多种可能的权衡选择，有助于决策者根据实际需求做出最佳决策。 研究者通过一个实际的可重构装配线计划排序案例进行实验验证，实验结果证明了所提出的模型和方法的有效性和准确性。实验数据展示了在考虑多个目标后，新算法相较于传统方法在优化效果上的显著提升，从而为实际生产环境中的装配线规划提供了科学依据和指导。 此外，文章还提到了研究团队的构成，包括陈雄兵、陈友玲和鲁香珍三位学者，他们分别在生产计划与控制、先进制造系统和物流管理等领域有着深厚的研究背景。他们的合作反映了跨学科研究在解决复杂工业问题上的重要性。 这篇论文不仅深化了对可重构装配线计划排序问题的理解，还引入了先进的优化方法来提升生产效率，对于制造业特别是装配线管理具有重要的理论和实践价值。