赵媛 付杰

【摘 要】在缓冲区总容量确定的约束条件下，以生产线效率最大化为目标进行研究，针对线性混合管道的缓冲容量分配问题，提出了一种遗传模拟退火算法。该算法主要以遗传算法为核心，引入模拟退火算法，具有较好的局部搜索能力和全域搜索能力。最后，证明了算法的收敛性。仿真实验结果表明，遗传模拟退火算法在分配线性混合制造系统缓冲能力时比传统算法更为有效。

【Abstract】Under the constraint of the total capacity of the buffer， the goal of maximizing the efficiency of the production line is studied. Aiming at the problem of buffer capacity allocation in linear mixed pipelines， a genetic simulated annealing algorithm is proposed. The algorithm mainly adopts genetic algorithm as the core and introduces simulated annealing algorithm， which has better local search ability and global search ability. Finally， the convergence of the algorithm is proved. The simulation results show that the genetic simulated annealing algorithm is more effective than the traditional algorithm in allocating the buffer capacity of the linear hybrid manufacturing system.

【关键词】直线型； 遗传模拟退火算法； 早熟

【Keywords】linear pattern； genetic simulated annealing algorithm； precocious

【中图分类号】TB497 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2018）08-0154-03

1 引言

缓冲区被临时设计用来存储半成品和成品，以减少随机事件或影响和破坏其他设备乃至整个系统的性能。缓冲区容量分配问题一直是制造系统设计者们面临的一个重要的优化问题。

缓冲区最优分配问题是一个np-hard问题。对缓冲区分配问题的研究已经有几十年的历史，已有的方法可以归结为传统的数学规划法和启发式算法两种。许多学者对此做出了巨大贡献，例如：Koenigsberg（1959）[1]，Buzacott and Hanifin （1978）[2]，Dallery and Gershwin（1992）[3]， Gershwin（1994）[4]， Aksoy and Gupta[5]。

传统的数学规划法依赖于精确的数学模型，但精确的数学模型较复杂，难以适应实时控制的要求，而较简单的数学模型误差又大。为了更好地解决缓冲区最优分配问题，研究人员逐渐把启发式算法应用于解决缓冲区最优分配问题。

Can和Heavey[6]提出了用遗传算法来解决连续生产线的缓冲区分配问题以使得生产线的效率最大化。研究提出了一种通过实验设计经验的分析方法，这个方法使用遗传算法解决基于模拟的直线型生产线的缓冲区问题，但该方法容易陷入局部最优解且比较耗时。……