借助遗传算法解决资源约束型装配线一类平衡问题（GA）

资 源 简 介

借助遗传算法解决资源约束型装配线一类平衡问题（GA）

详 情 说 明

遗传算法在资源约束型装配线平衡问题中的应用

装配线平衡问题（ALBP）是制造业中的经典优化难题，尤其在资源受限（如设备、人员、时间等约束）时更具挑战性。传统方法难以高效应对复杂约束，而遗传算法（GA）通过模拟生物进化机制，为这类组合优化问题提供了新思路。

核心改进思路 编码设计：将装配任务序列转化为染色体，例如基于优先关系的整数编码，确保解的有效性。 适应度函数：引入资源占用率和节拍时间作为双目标，通过加权或帕累托前沿处理多约束冲突。 变异与交叉：采用两点交叉保留合法子序列，结合邻域搜索变异（如任务交换）增强局部优化能力。

MATLAB实现优势 利用矩阵运算快速评估种群适应度，通过全局优化工具箱自定义选择、交叉算子。可并行化评估以加速大规模问题求解，同时可视化迭代过程辅助调参。

实际意义 改进后的GA能有效规避资源冲突，在汽车、电子组装等领域中，可缩短10%-30%的闲置时间，且MATLAB的灵活性便于与工厂数字系统集成。