混流装配线排序的改进离散微粒群优化算法

资 源 简 介

混流装配线排序的改进离散微粒群优化算法

详 情 说 明

混流装配线排序问题是一种典型的生产调度优化问题，其目标是在多品种混合生产的装配线上合理安排产品加工顺序，以最小化生产周期、等待时间或切换成本等目标。传统方法如遗传算法或规则调度在面对大规模复杂场景时可能陷入局部最优或收敛速度不足。

改进的离散微粒群优化算法（DPSO）针对该问题进行了三方面优化：首先，重新设计粒子位置和速度的离散化表示，使其能直接映射到排序序列；其次，引入动态惯性权重和自适应学习因子，平衡全局探索与局部开发能力；最后，结合局部搜索策略如插入变异或领域交换，增强算法跳出局部最优的能力。

实验表明，该算法在汽车混流装配等场景中，相比标准微粒群算法可降低10%-15%的闲置时间，同时保持更稳定的收敛性。未来方向可探索与强化学习的结合，进一步处理动态订单变化等不确定因素。