遗传算法混流装配线平衡毕业论文【matlab/Flexsim仿真】
一、论文简介
配线，研究方向也开始从单一目标的优化逐渐转向了对多目标的优化[23]。装配线平衡问题的在研究企业实际生产过程中同样发挥着重要的作用，装配线平
衡问题直接关系到生产效率，混流装配线作为制造业中重要的装配方式之一，受到问题约束和工序复杂程度的影响。在求解混流装配线平衡问题上，本文将在前人研究的成果基础上展开如下研究：
（1）针对装配线平衡问题，在装配过程中，结合实际生产案例怎样实现节拍最小、工位间负荷均衡以及工位内时间损失最小是本文重点研究的问题，借助工业工程方法对问题初步改善。
（2）使用遗传算法优化是解决装配线平衡问题常用的办法之一。本文在总结前人对于生产平衡研究的基础上，对苏州安波福电子有限公司汽车中控混流装配线进行研究，确定最小化生产节拍、负荷均衡和最小化平衡损耗系数为优化目标，采用工业工程方法初步改善。设计了一种利用模拟退火算法对遗传算法改进的改进遗传算法，对混流装配线进一步平衡优化。并使用Flexsim 软件进行仿真验证，各章节具体研究内容如下：
混流装配线改善和数学建模。对苏州安波福电子有限公司汽车中控混流装配线进行了分析，采用工业工程方法对于作业内容进行了初步改善，在此基础上针对该装配线存在的平衡问题建立了三个优化目标数学模型。求解混流装配线平衡的改进遗传算法设计。针对前文初步改善后的汽车
中控混流装配线平衡问题，设计了改进遗传算法。详细介绍了改进遗传算法设计的具
体步骤，使用 Matlab 对算法编写调试，对苏州安波福电子有限公司汽车中控混流装配线平衡问题进一步平衡优化。基于 Flexsim 的混流装配线平衡仿真研究。对 Flexsim 软件相关理论进行了阐述，根据改善前后的混流装配线分别建立仿真模型，对比运行结果，验证了本文提出的改进遗传算法对解决混流装配线平衡问题的有效性和适用性。
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二、代码与仿真
优化后的遗传算法流程
%%代码出自公众号：克拉博士
%% Initialization 初始化
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Sol=[];
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);GlobalBest.Cost=inf;BestCost=zeros(MaxIt,1);for i=1: nPop%初始化种群particle(i).Position= CreateRandomSolution(model);%评价[particle(i).Cost,particle(i).Sol] =CostFunction(particle(i).Position);%更新全局 最优if particle(i).Cost<GlobalBest.CostGlobalBest=particle(i);end
endfor iter=1:MaxItparticle = Select(particle,[particle(:).Cost]);particle = Crossover(particle,pc);particle = Mutation(particle,pm);for i=1: nPop%评价[particle(i).Cost,particle(i).Sol] =CostFunction(particle(i).Position);%更新全局 最优if particle(i).Cost<GlobalBest.CostGlobalBest=particle(i);endendx = GlobalBest;for it2=1:MaxIt2% Create Neighborxnew.Position=CreateNeighbor(x.Position);[xnew.Cost, xnew.Sol]=CostFunction(xnew.Position);if xnew.Cost<=x.Cost% xnew is better, so it is acceptedx=xnew;else% xnew is not better, so it is accepted conditionallydelta=xnew.Cost-x.Cost;p=exp(-delta/T);if rand<=px=xnew;endend% Update Best Solutionif x.Cost<=GlobalBest.CostGlobalBest=x;endendBestCost(iter) = GlobalBest.Cost;% Plot Solutionfigure(1);PlotSolution(GlobalBest.Sol,model);pause(0.01);disp(['iter = ' num2str(iter) ';BestCost = ' num2str(GlobalBest.Cost)]);
endfigure
plot(BestCost,'LineWidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数值');
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博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流，公众号：克拉博士。
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