JIT条件下混流汽车装配线零部件喂料作业调度优化

摘要

考虑到混流汽车零部件提前或延迟到达对生产线造成的不利影响，本研究对现有的混流汽车装配线喂料系统的不足进行分析，探讨了一种符合JIT理念的推式零部件喂料作业模型，以尽可能降低这种不利影响。
　　本研究在结合混流装配线的实际特点设计了一种虚拟的“仓库作业”，这种作业同时允许运输拖车在仓库中等待一段时间，使得零部件到达生产线边的时间与生产线需求产生的时间尽可能地接近，因此该零部件喂料模型相较于传统的单机调度问题复杂度大大提高。由于单辆拖车模型可以认为是多辆拖车模型的简化形式，因此首先研究了单辆拖车模型，然后在此基础上研究了多辆拖车模型。
　　由于该类型问题已经被证明为NP-Hard问题，因此不存在多项式算法，本文根据问题的性质设计了不同类型的Memetic算法（MA）解决单辆拖车和多辆拖车问题。根据模型的性质设计了专用的局部搜索算法，并且在初始解生成时通过模型性质的应用加快了问题收敛的速度。
　　为了对算法进行验证，在数值实验中生成不同规模条件下的算例，对比了不同类型的Memetic算法的有效性。从数值试验的结果可以看出，Memetic算法的性能远高于传统的遗传算法（GA）。由于不同类型的Memetic算法具有不同的特性，因此根据企业实际情况可以在不同版本的Memetic算法中进行选择。

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第一章 绪论

1.1 研究的背景

1.2国内外相关研究现状

1.3 论文的研究思路和结构

第二章 基本理论与方法

2.1 单机和并行机调度问题

2.2 Memetic算法及其基本原则

2.3 本章小结

第三章 喂料系统描述

3.1当前系统描述

3.2 改进喂料系统模型

3.3 改进喂料系统单辆拖车模型假设

3.4 改进喂料系统单辆拖车模型建模

3.5 本章小结

第四章 Memetic算法与单辆拖车模型数值实验

4.1 Memetic算法的基本要素设计

4.2局部搜索设计

4.3 数值试验与分析

4.4本章小结

第五章 多辆拖车扩展模型

5.1多辆拖车扩展模型描述与假设

5.2 多辆拖车扩展模型建模

5.3 Memetic算法改进

5.4 扩展模型数值实验与分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 主要工作与创新点

6.2 未来的研究方向

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文