基于自适应遗传算法的生产线平衡问题优化

资 源 简 介

基于自适应遗传算法的生产线平衡问题优化

详 情 说 明

生产线平衡问题一直是制造业中的核心优化难题，它直接影响着生产效率和资源利用率。传统的遗传算法虽然被广泛应用于此类问题，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等局限性。本文介绍的自适应遗传算法通过动态调整交叉率和变异率，显著提升了算法性能。

自适应遗传算法的核心在于其参数的自适应机制。当种群多样性较高时，适当提高交叉率以促进优良基因组合；当种群趋于收敛时，则增大变异率来跳出局部最优。这种动态调整策略使得算法能够更好地平衡全局搜索和局部开发能力。

在生产线平衡问题中，该方法首先需要建立精确的数学模型，考虑工序时间、优先级约束等关键因素。通过合理的染色体编码方案，将工序分配到各个工作站的问题转化为遗传算法可以处理的形式。自适应机制会根据每代种群的适应度方差自动调整遗传参数，使得算法能够更快收敛到高质量的解。

与传统方法相比，这种自适应遗传算法不仅能获得更优的生产线平衡方案，还具备更好的鲁棒性。实验表明，在复杂的多约束条件下，该方法可以显著降低生产线闲置时间，提高整体生产效率。这为智能制造环境下的生产调度优化提供了新的解决思路。