针对混流生产车间物料配送需求的准确性和及时性,综合考虑实时生产状态和不确定因素,以实时生产数据为依据,动态计算各工位配送时间窗,并用正态模糊数的隶属度表示工位满意度。在此基础上,建立以配送成本最低为目标,以时间窗、运载能力和持续能力为约束的物料配送路径优化模型。采用基于禁忌搜索的改进遗传算法求解模型,该算法将禁忌搜索的记忆功能融入遗传算法中,防止遗传算法陷入局部最优。最后,通过实例验证该方法的有效性和可行性。

针对混流制造系统装配线平衡和物料配送车辆路径优化问题,从优化目标、影响因素和约束条件等方面,建立了以装配线平衡最小均衡系统、物料小车最短行驶距离和最小车辆利用率最大为优化目标的多目标混流装配线模型。根据问题的具体情况,设计了一种基于生态进化策略的NSGA-II算法,该算法定义了一种环境自检算子用于检测环境是否变化,主体种群与选择后经过交叉、变异后面对环境变化的种群进行竞争,迭代过程中种群内捕食与被捕食的竞争以促进种群多样性及不断提高生存力,算法采用0~1编码,通过具体混流装配系统中实例验证了所建模型和算法的有效性。

针对装配车间物料配送不及时、配送成本高问题,分析了装配车间物料配送的研究现状,构建了装配车间的物料批 量配送问题模型.通过比较各种算法,提出了一种改进的遗传算法来解决问题模型,最小化配送车辆的固定成本和与行驶 距离相关的可变成本之和.最后经过算例证明了该模型的可行性和实用性,使得物料能够按时有序地配送到各工位,并且 缩减了配送成本.

为降低车间备膳区的占地面积,在两阶段车间物料配送上采用越库模式,其优化目标为最小化延迟时间.通过对两 阶段车间物料越库配送问题的特性分析,建立了混合整数数学规划模型,并提出了基于最早交货期的启发式算法.运用 Matlab 8.0软件对所提出的基于最早交货期的启发式算法与基于约翰逊规则的启发式算法进行比较.结果表明,所提出的 基于最早交货期的启发式算法对于求解两阶段车间物料越库配送问题的最小化延迟时间具有一定的优化作用.