混流双边装配线平衡的改进型教与学优化算法.pdf

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1、试验研究现代制造工程(ModernManufacturingEngineering)2017年第5期混流双边装配线平衡的改进型教与学优化算法饶迪，唐秋华，张利平，郑才福(武汉科技大学机械自动化学院，武汉430081)摘要：为有效求解第一类混流双边装配线平衡问题，提出一种改进型教与学优化(ImprovedTeaching-Learning—BasedOpti—mization，ITLBO)算法。该算法在传统教与学优化算法基础上，利用随机键方法进行初始化，并在“教”与“学”阶段后增加自学习阶段，增强算法的局部搜索能力。同时，结合混流双边装配线的特点，提出新的启发式解码方法。该解码方

2、法考虑操作相关空闲时间，并在解码中减少其空闲时间；在解码中考虑两边工位的负载均衡，保证负载平衡；提出新的最后成对工位处理策略，进一步减少工位的数量。利用该算法对混流双边装配线平衡标杆问题进行求解，并与6类不同的算法进行对比。对比试验表明，所提出的启发式解码方法能有效减少空闲时间，所采用的算法优于其他对比算法。关键词：混流双边装配线；装配线平衡；教与学优化算法；启发式解码中图分类号：THl6文献标志码：A文章编号：167l—3133(2017)05—0017—06DoI：10．16731／i．cnki．1671—3133．2017．05．004Ateaching-learning

3、·basedoptimizationalgorithmformixed—modeltwo·sidedassemblylinebalancingproblemRaoDi，TangQiuhua，ZhangLiping，ZhengCaifu(CollegeofMachineryandAutomation，WuhanUniversityofScienceandTechnology，Wuhan430081，China)Abstract：Tosolvemixed—modeltwo-sidedassemblylinebalancingproblemstypeIeffectively，anIm

4、provedTeaching-Learning‘BasedOptimization(ITLBO)algorithmisproposed．Inthisalgorithm，therandomkeymethodisusedtogenerateinitialsolutions，andthenanewself-learningphaseisintroducedtostrengthenthelocalsearchabilityoftheproposedalgorithm．Inaddition，ac—cordingtothecharacteristicsofthemixed-modeltwo

5、-sidedassemblyline，anovelheuristicdecodingmethodisputforward．Thedecodingmethodtirestoreducethesequence·dependentidletimesinthedecodingprocess，balancestheworkloadsontwosta—tionswithinasamemated—stationtoensuretheworkloadbalance，andalsoputsforwardanewstrategytodealwiththelastmated—stationforth

6、epurposeoffurtherreducingthenumberofstations．Theproposedalgorithmsolvesallthebenchmarkproblemsofthemixed—modeltwo·sidedassemblyline，anditiscomparedwithsixdifferentalgorithms．Computationalresultsshowthatthepro‘poseddecodingreducesidletimeseffectively，andtheproposedalgorithmissuperiortootheral

7、gorithms．Keywords：mixed·modeltwo-sidedassemblyline；assemblybalancing；teaching-learning—basedoptimizationalgorithm；heuristicdecodingschemeO引言自Salveson¨o在1955年提出装配线平衡问题以来，越来越多的研究者对装配线平衡问题进行了研究。然而，大部分研究者侧重于单边装配线平衡问题的研究，对汽车、卡车和工程机械等大型产品生产所采用的双边装配线研究较少。