基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，涉及装配线平衡技术领域。该方法利用相似装配线的装配经验，将已知装配线的可行解集合迁移到待优化装配线平衡问题的初始解集中，由于迁移优质可行解的缘故，该方法能够有效降低算法性能与初始值及参数有关的敏感性，提高启发式算法求解装配线平衡问题局部最优可行解的下限。同时相比于现有解决装配线平衡问题的方法，该方法能够加快收敛速度，减少执行时间，更加快速地求出优质的可行解。从而优化电脑装配线平衡问题、降低电脑生产成本、改善电脑装配质量、缩短电脑生产周期，助力离散制造业装配技术的发展。助力离散制造业装配技术的发展。助力离散制造业装配技术的发展。

【技术实现步骤摘要】
基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法


[0001]本专利技术属于装配线平衡
，具体涉及一种基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法。

技术介绍

[0002]随着经济快速发展，我国离散制造业中的装配技术得到了极大发展。装配线平衡问题是生产企业一直重视的问题，也是企业资源优化配置的良好手段。装配线平衡问题随着制造技术、制造模式、制造工艺的变革在不同时段亦不同。目前，装配生产线已经从传统的手工装配，发展到自动化、模块化站位式装配，最终形成各装配站位按一定的节拍移动、标准化作业的移动式装配生产线。
[0003]近年来，“柔性化生产”、“柔性制造”一直备受关注，其中电脑制造企业往往应对大量、多样化的订单需求，大量的个性化订单涉及的生产过程十分复杂、多变。为此，在电脑装配过程中，需要频繁切换生产线，适应多种不同的工艺流程。同时，需要应对因需求变化而产生的高度不确定的生产工艺变化给产能和质量带来的冲击。装配线平衡问题与装配线的利用率、生产效率和装配质量息息相关，因此优化电脑装配线平衡问题对降低电脑生产成本、改善电脑装配质量、缩短电脑生产周期具有重要意义。
[0004]如今装配线平衡问题的求解方法共分为5类：(1)数学规划方法，利用精确式的算法求解生产线平衡的优化问题，这种方法主要利用经典优化理论与方法计算出所有可能的解，例如线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，多目标优化等。(2)启发式方法，例如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、人工蜂群算法等，该方法简便、易懂和效率快，获得了大部分管理和技术人员的认可，并被广泛推广应用于装配线平衡领域。(3)智能优化方法，常用的智能优化算法有很多，比如模拟退火算法、禁忌搜索算法、细菌觅食优化算法、免疫算法、DNA算法等。(4)工业工程方法，例如5W1H法、ECRS分析法、作业测定法、程序分析法、山积图、PDCA、现场5S等。该类方法是将人、设备、物料、信息和环境等生产系统要素进行优化配置，对工业等生产过程进行系统规划与设计、评价与创新，从而提高工业生产率和社会经济效益专门化的综合技术。(5)基于仿真的方法，通过计算机模拟生产线装配过程，从而调整工艺顺序有效优化各作业工序的内容，减少、合并冗余的工序，提高生产线的节拍与效率。以上这些方法各有优缺点，比如数学规划方法可以得到最优的解析解，但运算量太大；启发式方法能迅速得到答案，但得到的往往是次优解；智能优化方法应用很广泛，可以高效地求解NP完全问题，但其参数难以控制，收敛速度慢，执行时间长，容易陷入局部最优，算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点。工业工程方法便于施行改善措施，但受限于现场管理人员的经验和管理水平；基于仿真的方法通常不能完全模拟制造装配过程中的生产要素。因此，装配线平衡问题必须根据实际情况采用相应方法来分析和解决。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的不足，本专利技术提出一种基于迁移遗传算法的电脑第二类装配
线平衡优化方法，旨在实现在电脑装配过程中频繁切换产线调整生产工艺后能够更加迅速地找出最优装配方案，提高装配线利用率，从而提高企业生产效率以及产品质量。
[0006]本专利技术的技术方案为：
[0007]一种基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，该方法包括如下步骤：
[0008]步骤1：采集A、B两种型号电脑的生产线装配过程数据，并将其中的作业先后顺序、作业标时和作业区间数据以矩阵形式进行表示；
[0009]步骤2：根据表示A型号电脑装配过程作业先后顺序的矩阵branch，建立A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix；
[0010]步骤3：根据A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix和以矩阵形式表示的作业区间，对遗传算法的种群进行初始化，并对遗传算法的相关参数初始化，初始化获得的初始种群中每条染色体对应A型号电脑装配线平衡问题的一个可行解；所述遗传算法的相关参数包括初始种群个数、种群大小、交换基因个数、种群交叉概率、种群变异概率；
[0011]步骤4：对初始种群进行繁衍，在种群繁衍的过程中搜索并存储种群中的优质可行解，由所有优质可行解形成A型号电脑装配线平衡问题的外部解集；
[0012]步骤5：对B型号电脑装配作业单元进行拆分或者合并，做与A型号电脑装配作业单元相对应处理，获得B型号电脑装配过程新的作业先后顺序以及作业区间，该处理后对A型号电脑装配线平衡问题的外部解集进行调整，使调整后的所述外部解集满足B型号电脑装配线的工艺要求，包括B型号电脑装配线的作业先后顺序、作业区间；
[0013]步骤6：综合考虑作业标时、作业先后顺序以及作业区间三个因素计算A、B两种型号电脑装配过程的相似度；
[0014]步骤7：计算步骤5得到的所述外部解集中每个染色体的适应度函数值，在所述外部解集中选出W个适应度函数值最大的染色体，形成B型号电脑装配线平衡问题的优质可行解集合，其中W根据步骤6计算出的A、B两种型号电脑装配过程的相似度确定；
[0015]步骤8：以B型号电脑装配过程新的作业先后顺序以及作业区间初始化U个染色体，并将B型号电脑装配线平衡问题的优质可行解集合与U个染色体组合在一起，形成B型号电脑装配线平衡问题的初始种群，初始种群中每条染色体对应B型号电脑装配线平衡问题的一个可行解；
[0016]步骤9：对B型号电脑装配线平衡问题的初始种群执行预设次数的繁衍操作，并在每次种群繁衍过程中选取预设的Q个适应度函数值最大的可行解，替代下一次繁衍种群中适应度函数值最小的Q个可行解对B型号电脑装配线平衡问题的可行解进行优化，获得B型号电脑装配线平衡问题的最优解集。
[0017]进一步地，根据所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，所述步骤1中所述的生产线装配过程数据包括装配线工作站数、作业先后顺序、作业单元序号、作业标时、作业区间。
[0018]进一步地，根据所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，在所述步骤1中，将所述作业先后顺序以矩阵形式进行表示时，是以每一作业单元与其紧前作业成对排列在矩阵中，获得矩阵branch。
[0019]进一步地，根据所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，所
述建立A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix的方法为：根据在矩阵branch中若作业单元i是作业单元j的紧前作业，则将矩阵Matrix中的第i行、第j列取值为1，否则取值为0。
[0020]进一步地，根据所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，所述步骤3中所述的根据A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix和以矩阵形式表示的作业区间对遗传算法的种群进行初始化的方法包括如下步骤：
[0021]步骤3
‑
2：以作业先后顺序和作业区间作为约束条件对遗传算法的种群进行初始化保证其中的每条染色体对应A型号电脑装配线平衡问题的一个可行解；
[0022]步骤3
‑2‑
1：以A型号电脑装配过程的作业单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：采集A、B两种型号电脑的生产线装配过程数据，并将其中的作业先后顺序、作业标时和作业区间数据以矩阵形式进行表示；步骤2：根据表示A型号电脑装配过程作业先后顺序的矩阵branch，建立A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix；步骤3：根据A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix和以矩阵形式表示的作业区间，对遗传算法的种群进行初始化，并对遗传算法的相关参数初始化，初始化获得的初始种群中每条染色体对应A型号电脑装配线平衡问题的一个可行解；所述遗传算法的相关参数包括初始种群个数、种群大小、交换基因个数、种群交叉概率、种群变异概率；步骤4：对初始种群进行繁衍，在种群繁衍的过程中搜索并存储种群中的优质可行解，由所有优质可行解形成A型号电脑装配线平衡问题的外部解集；步骤5：对B型号电脑装配作业单元进行拆分或者合并，做与A型号电脑装配作业单元相对应处理，获得B型号电脑装配过程新的作业先后顺序以及作业区间，该处理后对A型号电脑装配线平衡问题的外部解集进行调整，使调整后的所述外部解集满足B型号电脑装配线的工艺要求，包括B型号电脑装配线的作业先后顺序、作业区间；步骤6：综合考虑作业标时、作业先后顺序以及作业区间三个因素计算A、B两种型号电脑装配过程的相似度；步骤7：计算步骤5得到的所述外部解集中每个染色体的适应度函数值，在所述外部解集中选出W个适应度函数值最大的染色体，形成B型号电脑装配线平衡问题的优质可行解集合，其中W根据步骤6计算出的A、B两种型号电脑装配过程的相似度确定；步骤8：以B型号电脑装配过程新的作业先后顺序以及作业区间初始化U个染色体，并将B型号电脑装配线平衡问题的优质可行解集合与U个染色体组合在一起，形成B型号电脑装配线平衡问题的初始种群，初始种群中每条染色体对应B型号电脑装配线平衡问题的一个可行解；步骤9：对B型号电脑装配线平衡问题的初始种群执行预设次数的繁衍操作，并在每次种群繁衍过程中选取预设的Q个适应度函数值最大的可行解，替代下一次繁衍种群中适应度函数值最小的Q个可行解对B型号电脑装配线平衡问题的可行解进行优化，获得B型号电脑装配线平衡问题的最优解集。2.根据权利要求1所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，其特征在于，所述步骤1中所述的生产线装配过程数据包括装配线工作站数、作业先后顺序、作业单元序号、作业标时、作业区间。3.根据权利要求1所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，其特征在于，在所述步骤1中，将所述作业先后顺序以矩阵形式进行表示时，是以每一作业单元与其紧前作业成对排列在矩阵中，获得矩阵branch。4.根据权利要求1所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，其特征在于，所述建立A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix的方法为：根据在矩阵branch中若作业单元i是作业单元j的紧前作业，则将矩阵Matrix中的第i行、第j列取值为1，否则取值为0。
5.根据权利要求1所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，其特征在于，所述步骤3中所述的根据A型号电脑装配过程的优先关系矩阵Matrix和以矩阵形式表示的作业区间对遗传算法的种群进行初始化的方法包括如下步骤：步骤3
‑
2：以作业先后顺序和作业区间作为约束条件对遗传算法的种群进行初始化保证其中的每条染色体对应A型号电脑装配线平衡问题的一个可行解；步骤3
‑2‑
1：以A型号电脑装配过程的作业单元总数作为染色体的长度N，从染色体计数t＝1开始，执行步骤3
‑2‑
2；步骤3
‑2‑
2：寻找没有紧前作业或者其紧前作业已被分配到相应染色体中的作业单元，将这些作业单元添加到可分配作业单元集S中；步骤3
‑2‑
3：计算可分配作业单元集S中各作业单元各自对应的作业区间上限high
‑
level分别与当前未分配作业单元的第一个基因位置n的差值，获得差值集合；步骤3
‑2‑
4：对差值集合中的各个差值进行升序排序，从中选择排在第一位的差值对应的作业单元i分配到染色体的第n个基因位置，并从作业单元集S中将该作业单元i删除，同时将该作业单元i的所有紧后作业在优先关系矩阵中所对应列的第i行元素更新为0，并令n＝n+1；步骤3
‑2‑
5：判断是否n≤N，若是，则转至步骤3
‑2‑
2；若否，执行步骤3
‑2‑
6；步骤3
‑2‑
6：令t＝t+1，判断是否t≤Z，Z为种群大小，若是，则令n＝1并转至步骤3
‑2‑
2；若否，则执行步骤3
‑
3；步骤3
‑
3：搜索出每一条染色体中作业单元分配顺序下的最小瓶颈时间，并根据最小瓶颈时间将每条染色体中分配的所有作业单元按照其各自所处的染色体基因位置分配至给定的m个工作站，这样获得每条染色体对应A型号电脑装配线平衡问题的可行解。6.根据权利要求5所述的基于迁移遗传算法的电脑第二类装配线平衡优化方法，其特征在于，所述搜索出每一条染色体中作业单元分配顺序下的最小瓶颈时间的方法包括如下步骤：步骤3
‑3‑
1：计算每条染色体对应的可行解的理论最小瓶颈时间CT；步骤3
‑3‑
2：根据当前最小瓶颈时间CT，将每条染色体中分配的所有作业单元按照其各自所处的染色体基因位置分配至给定的m个工作站，计算并获得m个工作站的生产节拍集合{TT

【专利技术属性】
技术研发人员：高鸿瑞，薛冯，张颖伟，冯琳，张升阳，李祖边，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：