基于多目标的混流装配线平衡优化研究

资 源 简 介

基于多目标的混流装配线平衡优化研究

详 情 说 明

在制造业生产系统中，混流装配线的平衡优化是一个关键挑战。这种生产线需要同时处理多种产品型号，而不同产品的装配任务时间和顺序可能存在显著差异，导致传统单目标优化方法难以应对实际生产需求。

多目标优化方法为解决这一问题提供了新思路。研究者通常需要同时考虑多个关键指标：最小化工作站数量以减少成本、均衡各工作站负荷以提高效率、最小化生产周期时间以提升产出速率。这些目标之间往往存在相互制约的关系，例如减少工作站数量可能导致某些工作站负荷过重，而过分追求负荷均衡又可能增加不必要的闲置时间。

目前主流的解决思路包括三类技术路径：基于数学规划的精确算法适合小规模问题但计算复杂度高，启发式规则算法计算速度快但可能陷入局部最优，而元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）通过模拟自然进化过程，在解空间中进行全局搜索，更适合处理大规模复杂问题。

实际工业应用时还需考虑动态因素：如工人熟练度差异带来的时间波动、紧急插单导致的优先级变化、设备故障等意外情况。前沿研究正尝试将数字孪生技术引入该领域，通过虚拟仿真提前评估调度方案可行性，这将成为未来智能工厂的重要技术支撑点。