[发明专利]一种求解混合装配序列规划和产线平衡问题的方法

说明书

本发明公开了一种求解混合装配序列规划和产线平衡问题的方法，包括以下步骤：S1、首先对所研究复杂装配产品的所有零件进行编码，并确立所研究问题的目标函数和约束条件；S2、然后根据各零件之间的装配关系和约束条件建立邻接矩阵和干涉矩阵；S3、通过对产品预装配的测时，获取各零件的装配时间；S4、再根据给定的装配线生产节拍，引入分级贪心策略构建改进的蚁群算法，进行目标函数求解，得出装配线平衡率最大的装配序列。本发明使用蚁群算法，采用点到点端到端的搜索方式，更适用于装配零件选择的情景，也更加方便于单个装配作业时间的计算。

技术领域

本发明涉及一种求解方法，尤其涉及一种求解混合装配序列规划和产线平衡问题的方法。

背景技术

企业之间的竞争将会越来越激烈。如何以最短的产品开发时间、最好的产品质量和最低的成本来生产制造产品，已经成为了制造企业竞争能力的主要标志。在产品生产的全生命周期中，装配在其中占据着极其重要的地位。据调查，产品的装配费用占其产品生产成本的35％-50％左右。在生产过程中装配效率的高低及工作质量优劣对产品的生产周期和产品最终的质量影响极大，所以减少装配时间和提高装配质量已成为各个企业追求的目标。

装配序列规划(ASP)是指在给定的设计方案的前提下，既要保证满足所有几何约束又要尽可能的缩短装配时间和减少装配的复杂程度从而寻找出合理的可行的装配序列，以此来降低装配的成本和优化产品性能。装配生产线平衡 (ALB)即是对生产的全部工序进行平均化，调整作业负荷，以使各作业时间尽可能相近的技术手段与方法，其目的是消除作业间不平衡的效率损失以及生产过剩。混合装配序列规划与装配生产线平衡问题是一种混合NP-hard组合优化问题，它对于复杂产品的装配工艺设计有着非常重要的作用，其最终目标是寻找最优的装配序列，同时实现装配线的最小工作地数量和最大产线平衡率，从而缩短产品的生产周期、降低产品的生产成本、提高产品装配质量。

随着产品装配的复杂程度越来越大，像遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等人工智能算法开始被应用于装配组合优化问题的求解之中。通过对现有技术分析，发现绝大多数都只是单独研究装配序列规划问题或装配线平衡问题，极少有研究者综合考虑这两类问题，而企业在进行装配生产线的组织设计时，是需要综合考虑产品的装配序列和产线平衡的，若只是单一的考虑装配序列规划或装配线平衡可能无法获得最优的产品装配方案，企业在将装配生产线建好之后再对装配序列重新规划或对产线再平衡所花费的代价会是非常巨大。

当前，已有学者提出解决混合ASP和ALB问题的算法，并且在问题本身解空间较小的情况下，该算法有较好的适用性，但对于装配零件数过多的复杂装配体，其装配序列的解空间会有爆炸式增长，该文献所提出的这种无目的的局部随机搜索策略很难高效的求出最优解。因此，如何在装配生产线进行组织设计之前，综合考虑装配序列规划和装配生产线平衡两大NP-hard组合优化问题，这将是企业生产制造面临的一大难题。

发明内容

为了解决上述技术所存在的不足之处，本发明提供了一种求解混合装配序列规划和产线平衡问题的方法。

为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案是：一种求解混合装配序列规划和产线平衡问题的方法，包括以下步骤：

S1、首先对所研究复杂装配产品的所有零件进行编码，并确立所研究问题的目标函数和约束条件；

S2、然后根据各零件之间的装配关系和约束条件建立邻接矩阵和干涉矩阵；

S3、通过对产品预装配的测时，获取各零件的装配时间；

S4、再根据给定的装配线生产节拍，引入分级贪心策略构建改进的蚁群算法，进行目标函数求解，得出装配线平衡率最大的装配序列。

优选的，步骤S1中，对零件进行如下编码：

P＝{1,2,3…,n}i,j∈P

目标函数为：最大化装配线平衡率: