基于遍历搜索与遗传算法的L公司生产线平衡研究

摘要

生产线各工作站间负荷的不平衡，严重影响着生产线效率、设备使用率以及生产成本，对企业效益和效能的提高有着重大影响，因此研究生产线平衡问题，对制造企业具有十分重要的意义。
　　本文研究了L公司两条典型的生产线。针对生产线存在的现实问题设计并实现了快速有效的算法，优化了生产线，提高了生产线的生产能力。
　　首先，本文对解决生产线平衡问题所需要的理论和方法进行详细介绍，对L公司生产线现状做出分析，运用Arena仿真软件对B生产线瓶颈工位的生产能力、设备利用率以及工作人员疲劳强度等进行验证并改善。记录了生产线各工序的加工时间，遵照流程图绘制工序间先后关系约束图。建立了生产线平衡数学模型，并建立适应度函数，为解决生产线平衡问题奠定基础。
　　其次，运用C语言编程实现了遍历搜索算法，用以对A生产线平衡问题进行研究。由于A生产线工序数量较少，工序关系不太复杂，可行的作业排序数量有限，本文运用遍历搜索算法将生产线上所有可行的作业排序全部搜索出来，随后逐一检验是否为最优的作业排序方案，最终把最优的方案查找出来。该算法准确性高，平衡效果显著。
　　然后，运用 C语言编程实现了遗传算法，用以对 B生产线平衡问题进行研究。对于复杂的B生产线，在优化求解过程中存在的潜在解数量巨大，遍历搜索算法在短时间内不能全部搜索出所有可行的作业排序。本文阐述了应用遗传算法进行生产线平衡优化的求解过程。首先，应用遍历搜索算法，搜出部分可行的作业排序，然后从中随机选出一部分作为遗传算法的初始种群。为了证明求得的解的可靠性，本文设计的算法中的种群规模、迭代次数以及变异概率等值都可以改变，从而观察计算的结果是否收敛。
　　最后，本文分别运用遍历搜索算法和遗传算法对A、B两条生产线进行了平衡优化。由优化结果可知，A生产线的平衡率由最初的51%提高到90%的较优水平，B生产线的平衡率由最初的67%提高的92%的较优水平。
　　本文通过设计和实现两种优化算法解决了L公司生产线的平衡问题，提高了生产线的生产效率，降低了L公司制造成本。由于计算机技术优化和遗传算法都是普适性的技术，因此，本论文所采用的方法和技术也具有一定的现实意义。

目录

声明

附表索引

插图索引

第1章 绪 论

1.1课题背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要研究内容

1.4全文结构安排

1.5小结

第2章 生产线平衡理论及术语

2.1生产线平衡概念及相关术语

2.2生产线平衡理论

2.3小结

第3章 L公司现状分析及Arena仿真验证

3.1 L公司简介

3.2数据准备及A、B生产线描述

3.3 Arena仿真验证瓶颈工位及A、B生产线问题分析

3.4 A、B生产线平衡方案的选择

3.5生产线平衡数学模型的建立

3.6小结

第4章 遍历搜索算法的设计与实现

4.1遍历搜索算法简介

4.2 遍历搜索算法的实现

4.3小结

第5章 遗传算法的设计与实现

5.1遗传算法简介

5.2遗传算法的实现

5.3作业元素重新分配的实现

5.4小结

第6章 应用算法对L公司生产线平衡实例验证

6.1 L公司A生产线的平衡验证

6.2 L公司B生产线的平衡验证

6.3总结

6.4小结

总结与展望

1．全文总结

2．展望

论文的创新点

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的学术论文

附录B 程序代码

B.1 遍历搜索算法程序代码

B.2 交叉算子程序代码