基于改进遗传算法的Q公司生产线平衡优化研究

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随着人民生活水平的普遍提高,汽车制造业的产量已经很难满足人民日益增加的汽车需求量。在汽车的生产装配过程中,生产线平衡制约着汽车制造商的日生产量,因此,生产线的平衡问题作为第一课题被汽车企业广泛关注。本文在给定生产线节拍和工位数的情况下,求解最小平滑系数和最小平衡损失率,此问题属于生产线平衡问题的第三类问题。本文将Q公司作为研究对象,详细分析Q公司的生产现状,研判Q公司需要解决的生产线不平衡问题。并分析对比找出适合Q公司汽车生产线平衡优化研究的计算和优化方法。论文通过实地调研获取得到Q公司总装内饰生产线的工艺工序,以及每一具体子工序的操作时间,利用FLEXSIM仿真软件对Q公司现有数据进行仿真,直观找出瓶颈工序,并统计出每个工人的时间利用率。进而利用工业工程思想,采用5W1H、山积图等方法消除瓶颈工序后,计算出初步优化后的平滑系数为65.6624,平衡损率为24.51%。接着明确初步优化后的生产节拍、工位数、优先关系子矩阵。以最小平滑系数和最小平衡损失率为研究目标,考虑子工序的优先关系、子工序不能重复分配等约束条件,建立单目标规划数学模型。根据模型特点,设计了改进遗传算法,采用浮点数编码、轮盘赌选择、次序交叉、特定变异等遗传算子和自适应的交叉和变异概率,采用MATLAB编程求解数学模型,将优化的结果和标准的遗传算法求解结果进行对比,最后对改进的遗传算法使用平均偏离距进行了性能评价。研究结果表明,本文的优化可以使Q公司的生产线平衡率从75.49%提高至93.44%,平滑系数从65.6624降低至19.1648,同时,改进遗传算法性能评价指标平衡率和平滑系数的平均偏离距分别为0.076203和13.05121,表明了改进遗传算法的高效性。对于其他汽车生产制造业有较好的借鉴价值。
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