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基于遗传算法的装配序列优化

作者：林喜波 Publish: 2004-9-9 Hits:-

【中文题名】

基于遗传算法的装配序列优化

【英文题名】

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2004-9-9

【中关键词】

遗传算法,装配序列规划,自适应遗传算法,组合优化,,

【英关键词】

Genetic algorithms, Assembly sequence planning, Adaptive GA,Combinatorial optimization,

【分类导航】

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【论文摘要】

本文以某公司洗衣机装配一线为研究对象，利用遗传算法搜索并优化装配序列，充分考虑了企业的制造资源，从而使优化结果接近生产实际。首先根据调研期间获得的资料建立问题的数学模型，考虑了装配时间、可装配性和调度成本等指标。然后针对子装配体的模式含义，设计了编码方案和遗传策略，分别讨论了不同生产工况下的单目标、多目标优化问题。由于是一个多目标多约束模型，约束环境极易破坏遗传信息从而出现有效基因缺失和早熟，针对这些问题，提出了基因修补算子，基于代沟信息自适应调整算子等新的遗传策略。同时结合局部搜索算法加快了在最优值附近的收敛速度。对算法的收敛性及其实际意义给予了理论分析。最后将优化结果与海尔采用的方案做了分析比较。

【论文题纲】

1 绪论	6-10
1.1 装配技术的发展	6
1.2 研究设想	6-7
1.3 解决方案	7-8
1.4 论文结构及所做的工作	8-10
2 装配线优化建模	10-20
2.1 海尔梅洛尼洗衣机生产线简介	10-11
2.2 洗衣机装配	11-17
2.2.1 装配过程	11-14
2.2.2 生产线模型	14
2.2.3 海尔装配线问题概述	14-16
2.2.4 性能指标计算	16-17
2.3 装配序列优化模型	17-19
2.4 本章小结	19-20
3 装配序列规划及优化策略	20-31
3.1 装配序列规划现状	20-21
3.2 装配序列规划的发展	21-22
3.3 遗传算法	22-29
3.3.1 遗传算法的发展历史	23
3.3.2 遗传算法基本操作	23-24
3.3.3 遗传算法标准流程	24-26
3.3.4 遗传算法数学基础	26-27
3.3.5 遗传算法应用领域	27-28
3.3.6 遗传算法与其它搜索算法的比较	28-29
3.4 关于整体优化问题的描述	29-30
3.5 本章小结	30-31
4 洗衣机装配线静态序列优化	31-49
4.1 单目标优化	32-42
4.1.1 编码方式	33
4.1.2 初始化	33-34
4.1.3 基本进化算子	34-36
4.1.4 个体有效性检验	36-38
4.1.5 扩展算子	38-39
4.1.6 程序终止准则	39
4.1.7 程序流程图	39-40
4.1.8 结果分析	40-42
4.2 多目标优化	42-47
4.2.1 多目标最优的概念	42-43
4.2.2 局部搜索策略	43-44
4.2.3 基因修补策略	44-45
4.2.4 各算子对进化性能的影响分析	45
4.2.5 结果分析	45-47
4.3 收敛性分析	47-48
4.4 本章小结	48-49
5 洗衣机装配线动态序列优化	49-59
5.1 性能指标	49
5.2 自适应遗传算法改进	49-55
5.2.1 基于当前群体信息的自适应算法	50-51
5.2.2 基于代沟信息的自适应遗传算法	51-55
5.3 程序流程图	55-56
5.4 结果分析	56-57
5.5 收敛性分析	57-58
5.6 本章小结	58-59
结论与展望	59-61
致谢	61-62
参考文献	62-65
附录A 洗衣机结构图	65-67
附录B 工件序号及其装配指标对应表	67-69
附录C 装配过程示例	69

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.387088



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