基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究_李险峰

资 源 简 介

基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究_李险峰

详 情 说 明

汽车装配生产线平衡问题一直是工业工程领域的研究热点，直接影响生产效率和资源利用率。李险峰的研究采用了改进遗传算法来解决这一经典优化问题。

传统遗传算法在解决装配线平衡问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。该研究提出的改进方案主要体现在三个方面：首先是设计了更合理的染色体编码方式，能够准确表示工位分配方案；其次是改进了选择算子，采用精英保留策略确保优秀个体不会丢失；最后创新性地引入了自适应交叉和变异概率机制，使算法在早期保持较强全局搜索能力，后期则侧重局部精细调整。

这种改进算法应用于汽车装配线后，有效降低了生产节拍时间，提高了各工位之间的负载均衡度。相比传统方法，新算法在求解速度和解的质量上都有显著提升，为实际生产中的装配线优化提供了新的思路。研究还探讨了算法在不同规模生产线上的适用性，验证了其鲁棒性。