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多模糊信息条件下的物料配送路径规划问题研究
  • ISSN号:0577-6686
  • 期刊名称:机械工程学报
  • 时间:0
  • 页码:348-353
  • 语言:中文
  • 分类:TH181[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074, [2]华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50775089 50875101)
  • 相关项目:基于有限排序能力缓冲区的多车间混流装配关联优化
作者: 黄刚|李晋航|
中文摘要:

混流装配线的物料配送是支撑装配线运作的复杂系统。配送准确、及时不仅能够保证生产不断线,还能大大提高生产效率,发挥混流装配的优势。但是配送环节中往往存在工位货物需求量,工位预约到货时间和车辆运输时间不确定等因素,使得传统路径规划模型不能真实地反映现场情况,反而因种种异常导致事倍功半。对不确定因素进行考虑,建立模糊信息条件下的机会约束规划模型,并改进传统混合智能算法去求解模型。算法设计上,采用轮盘赌启发式算法来缩小初始解的搜索范围,在交叉算子中提出用广义海明相似度概念来区分染色体的相似程度,在进化过程中采用双选择双变异流程来加快算法的收敛速度。通过实例证明该算法处理不确定因素的可行性和高效性,并对模糊参数中关键因子的置信度选择不同值进行对比分析,给出选择建议。

英文摘要:

Material distribution of mixed-model assembly is a complex system for supporting assembly line operation.Accurate distribution in time can ensure continuous production and greatly improve production efficiency.However,there often exist uncertain factors,such as work station demand for goods,appointed goods arrival time,and vehicle transportation time,so the traditional route programming model cannot truly reflect the field situation and on the contrary will cause low productivity.The uncertain factors are taken into consideration,the chance constraint programming model under the condition of fuzzy information is built,and traditional hybrid intelligent algorithm is improved to solve this model.In the selection of initial solution,roulette heuristic algorithm is adopted to reduce the search range.In the crossover operator,generalized hamming similarity degree is used to distinguish the similarity degree of two chromosomes in order to avoid inbreeding.Duplicate selected and mutated operator is chosen for increasing the convergence speed.A practical example proves the feasibility and high efficiency of the algorithm in dealing with uncertain factors,and different values of confidence of key factors in the fuzzy parameters are selected for comparison and analysis,thereby giving the suggestion on selection.

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期刊论文 14 会议论文 11 获奖 2 专利 4
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期刊信息
  • 《机械工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:宋天虎
  • 地址:北京百万庄大街22号
  • 邮编:100037
  • 邮箱:bianbo@cjmenet.com
  • 电话:010-88379907
  • 国际标准刊号:ISSN:0577-6686
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2187/TH
  • 邮发代号:2-362
  • 获奖情况:
  • 中国期刊奖,“中国期刊方阵”双高期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:58603