遗传算法优化的汽车混流装配线投产排序决策_黄银娣

资 源 简 介

遗传算法优化的汽车混流装配线投产排序决策_黄银娣

详 情 说 明

汽车混流装配线是汽车制造业中一种高效的生产方式，能够在同一条生产线上组装多种车型。然而，如何合理安排不同车型的投产顺序以最小化生产切换成本、平衡工作站负荷并提高整体效率，是一个复杂的优化问题。

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的启发式优化方法，非常适合解决这类组合优化问题。其核心思想是通过选择、交叉和变异等操作，在迭代中逐步改进解的质量。在混流装配线排序问题中，每个个体（染色体）代表一种投产顺序方案，适应度函数则用于评估该方案的综合表现（如切换成本、负荷均衡性等）。

与传统枚举或规则式排序方法相比，遗传算法能够在大规模解空间中快速收敛到近似最优解，尤其适合车型种类多、约束条件复杂的场景。实际应用中还需结合领域知识设计编码方式（如基于优先级的编码）和遗传算子，以避免早熟收敛并提升搜索效率。