张新敏+李亮+刘设

摘 要：物料配送的及时和准确是汽车装配线高效运作的根本。针对汽车装配线物料配送路径优化的问题，运用无量纲化方法建立了以物料配送距离最短和惩罚成本最低为目标的多目标综合评价物料配送路径优化模型，引入新的轮盘赌选择算子和交叉算子，形成改进遗传算法，并采用该算法对模型进行了求解，最后用实例验证了该模型和改进遗传算法的有效性，并通过和遗传算法的计算结果对比，验证了改进遗传算法的优越性。

关键词：汽车装配线；VRPTW；改进遗传算法

中图分类号：F252.14 文献标识码：A

Abstract： Timely and accurately distribution of the material is the fundamental of the efficient operation of automobile assembly line. A multi objective comprehensive evaluation model of material distribution path based on the shortest material distribution distance and the lowest penalty cost is established by using the method of dimensionless method. Then， an improved genetic algorithm is presented to solve it. In this algorithm， the new roulette selection operator and crossover operator are proposed. Finally， the validity of the proposed model and improved genetic algorithm is verified by an example， and the superiority of the improved genetic algorithm is also verified by comparison with the standard genetic algorithm.

Key words： automobile assembly line； VRPTW； improved genetic algorithm

0 引 言

混流生产线是指在不做改变或者稍微调整后就能生产多种不同类型和数量的相似或相近产品的生产线。汽车装配线作为典型的混流生产线，其主要是完成零部件装配工作，由于同一装配线上产品种类和数量比较多，导致零部件的种类和数量更加繁多。物料的准时化配送成为了汽车装配线重点考虑的问题，也是提高装配效率的关键所在。准时化的物料配送，要求物料配送路径最优，成本最低，而且物料到达工位的时间有严格的区间要求。

目前针对混流生产线的物料配送路径研究较少，对路径优化问题，大多是设计新的算法，提高问题的求解速度，还有一部分是根据实际研究情况，改变数学模型或者增加约束。杨斯淇结合生产车间的实际情况，构建了有容量限制的物料配送优化模型[1]；任星球等提出带缓存区的准时化物料配送问题，建立总成本最低为目标的模型，并设计了混合量子进化算法，对模型进行求解[2]；……