基于改进蚁群算法的汽车混流排产优化技术研究_顾炜

资 源 简 介

基于改进蚁群算法的汽车混流排产优化技术研究_顾炜

详 情 说 明

汽车制造领域的混流排产优化是一个典型的多目标组合优化问题，需要综合考虑生产效率、设备利用率、订单交付等多重约束。顾炜的研究通过改进传统蚁群算法，为这一复杂问题提供了创新解决方案。

核心改进体现在三方面：首先设计了带有工序约束的信息素更新机制，避免传统算法在离散制造场景中出现无效路径；其次引入动态启发因子调整策略，在算法初期强化全局搜索能力，后期侧重局部精细化调整；最后结合生产实际数据设计了多目标适应度函数，将设备闲置时间、换模次数等关键指标纳入评估体系。

该技术在汽车焊接车间案例中验证显示，相比遗传算法和标准蚁群算法，改进后的算法使生产节拍缩短12.7%，换模次数降低23%，证明了算法在解决实际工业调度问题上的有效性。研究为智能制造背景下复杂生产系统的实时优化提供了新思路，其动态参数调整策略也可迁移到其他离散制造场景。