基于遗传算法对某公司装配线平衡的研究

为了解决装配线平衡这类NP-hard问题，要求将工序合理地分配到各工作站，使各工作站工时尽可能相等以有效地提高生产效率。以某公司遥控车装配线的现状为案例，依据装配线实际情况设置约束条件，建立了数学模型，提出运用遗传算法对装配线进行优化改进，设计了算法流程以及编码、变异、交叉、解码和选择操作，并运用MATLAB编程实现了该算法。并且提出了工作站负荷率折线评价指标，更好的反映出工作站装配能力的发挥空间和装配线平衡理想程度。装配线平衡率由原来的68.6%上升到93.3%，装配线损失率由原来的31.4%下降到6.7%，各工作站负荷率更加平稳，优化效果显著。研究结果表明遗传算法结合MATLAB编程解决装配线平衡问题是可行的、有效的，并且提出的工作站负荷率折线评价指标为装配线平衡问题的研究提供了参考依据。

制造业竞争激烈，装配生产线平衡问题早已是制造型企业的核心问题，如何快速响应市场需求是提高制造型企业竞争力的关键。因此，面对这一形势的唯一解决办法就是设计出科学化、现代化的装配生产线——解决企业资源优化配置[1]。如何在满足工序之间优先顺序和生产节拍给定的前提下组合分配各工序， 使各工作站工时尽可能相等， 这就是装配线平衡问题[2]。

装配线平衡问题是典型的NP-hard 问题， 问题的复杂度随任务数的增加呈几何级增长，难以在合理的时间完全解决[3]。依据陈星宇[4]的总结，关于研究装配生产线平衡问题大致分为如下5 类：1) 工业工程方法，如程序分析、操作分析以及动作分析等；2) 精确算法，如分支定界法、割平面法、整数规划以及动态规划等；3) 启发式算法，如Johnson 启发式算法、CDS 启发式算法以及NEH 启发式算法等；4) 基于仿真的方法，如通常用的仿真软件有EM-power，Witness 以及Flexin 等；5) 人工智能算法，如神经网络、模拟退火以及遗传算法等智能求解方法。本研究运用遗传算法对装配线平衡问题进行规划求解。

2. 装配线平衡问题模型建立 本研究在某公司遥控车装配线已知生产节拍的基础上，求最优工作站分配。要求在满足工序间优先关系(图1)的情况下把生产工序合理地、有效地分配到每个工作站，使得整条装配线工作站的数量以及装配线平衡率达到最优。依据相关研究，装配线模型目标函数[5]可以表示为： ( )1max100%miim CTf xT==××∑ 其中：iT 表示第i 个工序的时间；CT 表示生产节拍；m 表示工作站的数量。

依据装配线平衡率公式，装配线的瓶颈时间对整个装配线效率有较大影响。装配线在一定的作业周