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基于遗传算法的生产线多目标优化研究

贺田龙 邵明国 白晓庆 曹泽 李艳鹏

贺田龙, 邵明国, 白晓庆, 曹泽, 李艳鹏. 基于遗传算法的生产线多目标优化研究[J]. 制造技术与机床, 2022, (11): 177-182. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.11.027
引用本文: 贺田龙, 邵明国, 白晓庆, 曹泽, 李艳鹏. 基于遗传算法的生产线多目标优化研究[J]. 制造技术与机床, 2022, (11): 177-182. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.11.027
HE Tianlong, SHAO Mingguo, BAI Xiaoqing, CAO Ze, LI Yanpeng. Research on multi-objective optimization of production line based on genetic algorithm[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (11): 177-182. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.11.027
Citation: HE Tianlong, SHAO Mingguo, BAI Xiaoqing, CAO Ze, LI Yanpeng. Research on multi-objective optimization of production line based on genetic algorithm[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2022, (11): 177-182. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.11.027

基于遗传算法的生产线多目标优化研究

doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2022.11.027
详细信息
    作者简介:

    贺田龙,男,1988年生,硕士,工程师,研究方向为生产系统仿真。E-mail:1655653705@qq.com

    通讯作者:

    贺田龙,男,1988年生,硕士,工程师,研究方向为生产系统仿真。E-mail:1655653705@qq.com

  • 中图分类号: TH181

Research on multi-objective optimization of production line based on genetic algorithm

  • 摘要: AGV(automatic guided vehicle)作为物料运输的载体,使生产线物料按节拍流动,是产线设计的关键部分。针对产线初步规划方案中AGV的数量、配送量及速度参数未确定影响产线最佳方案设计的问题,将产线产品生产周期、暂存区总容量、设备平均利用率及AGV平均利用率作为多个目标。采用全因子试验方法,探究AGV的数量、配送量及速度3个因素对多个目标的影响及其变化规律,确定关键因子与优化目标。建立多目标数学模型,采用遗传算法求解,调整并行工序数量,获得优化方案并仿真验证。研究结果表明:该方法能够有效求解问题,使作业的AGV数量减少至1辆,提高资源利用率,降低企业投资成本。

     

  • 图  1  生产线初步规划设计图

    图  2  生产线仿真模型

    图  3  输出变量统计图

    图  4  遗传算法迭代图

    图  5  工位资源统计

    图  6  工位资源统计

    表  1  工位信息

    工位号并行工序数量/个加工产品数量/个标准作业时间/s
    工位11173
    工位21135
    工位34451
    工位41172
    工位51127
    工位61138
    工位715240
    工位844180
    工位988900
    工位101140
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    表  2  全因子试验设计表

    因子下限上限增量
    AGV数量x1151
    AGV配送量x25101
    AGV速度x30.51.50.1
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    表  3  最佳输出变量

    因子最佳输出变量
    x1x2x3Y1Y2Y3Y4
    191503 67*354*0.513*0.368
    150.8*531 21308*0.523*0.454
    251.3*523 37*3320.532*0.167
    180.5*515 21*395*0.5110.572
    注:带*数值为非最佳输出变量。
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    表  4  因子取值范围

    因子区间
    x2[5,10]
    x3[0.5,1.5]
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    表  5  多目标最优解

    因子目标
    x1x2x3Y1Y2Y3Y4
    151526423220.5280.397
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    表  6  二次优化与遗传算法优化

    优化方法工位资源利用率/(%)
    工位3工位8
    遗传算法10.5737.31
    二次优化21.174.46
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2022-09-17

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