【摘 要】
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随着国际市场环境的变化,制造业需要具备快速响应的能力,来提供多品种、个性化的产品,传统的流水线生产难以适应复杂多变的市场需求。Seru生产（Seru Production）最早诞生于日本的制造业中,克服了流水线生产柔性不足的问题,适用于多批次、小批量的生产需求。Seru生产不仅延续了流水线生产的高效性,同时通过Seru灵活的构建获得了更高的柔性、提高了生产空间的利用率。Seru系统运作主要包含两个
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随着国际市场环境的变化,制造业需要具备快速响应的能力,来提供多品种、个性化的产品,传统的流水线生产难以适应复杂多变的市场需求。Seru生产（Seru Production）最早诞生于日本的制造业中,克服了流水线生产柔性不足的问题,适用于多批次、小批量的生产需求。Seru生产不仅延续了流水线生产的高效性,同时通过Seru灵活的构建获得了更高的柔性、提高了生产空间的利用率。Seru系统运作主要包含两个关键决策:Seru构造和Seru调度,对其中的一项进行单独决策只能获得局部的优解。为适应实际需要,获取全局的优解,本文研究了基于多能工学习效应的Seru生产联合优化问题,主要内容如下:（1）以纯Seru生产系统为研究对象,将多能工进行等级划分,确定了适合Seru生产的多能工学习效应模型。针对Seru构造和调度问题进行联合决策,以最小化最大完工时间和最小化人工成本为优化目标,建立了基于多能工学习效应的Seru生产联合优化数学模型。（2）针对本文提出的多目标数学模型,设计了改进人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法。包括如下策略:在雇佣蜂阶段分为两个并行的蜂群进行搜索,有效扩大了搜索范围;跟随蜂阶段在其三个邻域内进行搜寻,获得了较好的局部搜索效果;侦察蜂阶段通过蜜源被抛弃次数的设定及有效的交叉变异方式避免了种群陷入局部最优,使得改进的ABC算法具有较好的全局寻优能力。（3）为研究构建Seru的数量和批次的分配对完工时间的影响,本文对不同规模的测试案例进行了实验。结果表明,欲使完工时间最小化需要构建尽可能多的Seru以及获得尽可能均衡的批次分配关系;为测试本文提出的算法求解的高效性,设计了快速非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ）进行对比实验。结果表明,本文设计的改进ABC算法求解效率更高、求得解集的目标值散播范围更广、C矩阵指标总体占优,针对本文的研究问题求解效果更佳。
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