采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化

资 源 简 介

采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化

详 情 说 明

混流装配线的平衡优化是现代制造业中的关键问题，需要同时考虑生产效率、工作站负载均衡等多个目标。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化方法，非常适合解决这类复杂的多目标优化问题。

遗传算法应用于混流装配线优化的核心思想是通过模拟生物进化机制来寻找最优解。算法首先会对装配线平衡问题进行编码，生成代表不同任务分配方案的初始种群。每个个体（染色体）代表一种可能的任务分配方案。

在迭代过程中，算法通过选择、交叉和变异等操作不断改进种群质量。选择操作倾向于保留适应度高的个体，交叉操作通过组合不同个体的优良特性产生新解，变异操作则引入随机性以避免陷入局部最优。适应度函数需要综合考虑多个优化目标，如最小化工作站数量、平衡工作站负载、最小化空闲时间等。

针对混流装配线的特点，算法需要特别处理任务之间的优先关系约束，确保分配方案满足工艺要求。多目标优化通常采用Pareto最优解的概念，最终输出一组非劣解供决策者选择。

这种方法相比传统启发式算法具有更好的全局搜索能力，能够有效处理混流生产中的复杂约束和多个相互冲突的优化目标，为装配线规划提供更优的解决方案。