混合遗传算法在汽车混流装配线平衡中的应用研究_曹振新

资 源 简 介

混合遗传算法在汽车混流装配线平衡中的应用研究_曹振新

详 情 说 明

汽车混流装配线平衡问题一直是制造业中的优化难题，特别是在多品种车型混合生产的场景下更显复杂。曹振新的研究将传统遗传算法与其他优化策略相结合，提出了一种高效的混合遗传算法解决方案。

该算法核心思路在于巧妙融合遗传算法的全局搜索能力与局部优化算法的精确调整能力。在染色体编码阶段，采用基于工序优先级的编码方式，既保留了装配顺序约束，又提高了搜索效率。适应度函数的设计则综合考虑了工位负载均衡率和生产线节拍时间两个关键指标。

研究特别针对汽车混流装配线的特点，解决了多车型共线生产带来的任务时间差异问题。通过引入动态调整的变异算子，算法能够适应不同车型的工艺差异，有效避免了传统方法容易陷入局部最优的缺陷。

实验结果表明，这种混合遗传算法相比传统方法能显著降低生产线的闲置时间，提高设备利用率。该研究为汽车制造企业优化混流装配线提供了具有实践价值的解决方案。