机械工程学报 ›› 2025, Vol. 61 ›› Issue (4): 389-402.doi: 10.3901/JME.2025.04.389
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王培旭1,2, 裴凤雀1,3, 刘检华1, 郭昊鑫1, 庄存波1,2
WANG Peixu1,2, PEI Fengque1,3, LIU Jianhua1, GUO Haoxin1, ZHUANG Cunbo1,2
摘要: 在卫星、导弹等航天复杂产品总装车间,许多装配工作由一组工人手工协作完成,且每个产品都需要经过相同的装配工序才能完成装配。由于不同工人的技能水平和装配效率不同,每道工序又有多个可选的工位,因此复杂产品装配车间调度问题可以被视为混合流水车间调度和工人分配的组合问题。为此,针对复杂产品总装生产调度问题,以最小化最大完工时间和最小化平均延迟时间作为优化目标,构建一个考虑多技能水平工人分配的多目标混合流水车间调度模型,提出一种改进的优化突变进化算法。首先,利用纳瓦兹-恩斯科-汉姆启发式算法产生初始种群以提高解的质量;其次,将非支配排序的种群增加一个突变生成的种群,以提高种群多样性。最后,基于某航天复杂产品装配车间实例,将所提算法与6种多目标优化算法(Multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)进行了对比。结果表明,所提算法在逼近最优解的质量和算法稳定性上均优于其他6个MOEA算法。
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