【摘 要】
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大多数排产优化的研究往往针对一条生产线解决单一LBFFSP问题,无法针对企业缓冲区有限和多生产线等多因素的实际情况解决排产优化.针对该问题,提出了一种基本粒子群算法(Par-ticle Swarm Optimization,PSO)作为全局优化算法.引用了基于惯性权重的粒子群算法,通过改进该算法有效地避免基本粒子群算法陷入局部最优.建立以最小化生产周期和最佳缓冲区容量为多目标的带有有限缓冲区的混流装配线排产优化数学模型.采用PSO算法进行生产排序的结果与传统方法的排序相比较,缩短生产周期6.7％.提出的排
【机 构】
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长春工业大学机电工程学院,长春 130012
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大多数排产优化的研究往往针对一条生产线解决单一LBFFSP问题,无法针对企业缓冲区有限和多生产线等多因素的实际情况解决排产优化.针对该问题,提出了一种基本粒子群算法(Par-ticle Swarm Optimization,PSO)作为全局优化算法.引用了基于惯性权重的粒子群算法,通过改进该算法有效地避免基本粒子群算法陷入局部最优.建立以最小化生产周期和最佳缓冲区容量为多目标的带有有限缓冲区的混流装配线排产优化数学模型.采用PSO算法进行生产排序的结果与传统方法的排序相比较,缩短生产周期6.7％.提出的排序方案可以显著提高企业该生产线的生产效率及资源利用率.
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