张 玮，李艳军 ，江天玥

(1.南京航空航天大学民航学院，江苏 南京 211100)(2.南京理工大学经济管理学院，江苏 南京 210094)

近年来，我国民机装配技术水平逐步提高[1]。现代飞机装配管控过程都具有周期长、不确定性高、组织协调难度大的特点[2]，而民机相较于军机装配过程更加复杂，数字化技术的进步带动了民机装配方式的进步。在优化方法方面，遗传算法具有良好的局部搜索寻优能力和较强的鲁棒性，但也有容易陷入局部最优的缺点；模拟退火算法以一定的概率接受较差值，从而跳出局部最优，但其效率低，对初值有较强的依赖性。目前针对民机装配现场调度问题的研究比较少，且多为单目标优化，针对民机装配现场管控的编码方式和染色体交叉变异方式不够完善。本文针对民机数字化装配现场管控的实际需求，将标准的遗传算法进行改进，并加入退火过程，设计出改进的遗传与模拟退火混合算法，并对多目标民机装配生产调度模型进行优化计算。

1 需求分析

民机数字化装配生产计划的制定需要考虑以下几个特点：多项目并行、多约束条件[3]、多调度目标[4]、高度离散性[5]。

2 模型建立

2.1 问题描述

2.2 约束条件

假设：1)不同的工件之间不存在紧前约束，同一工件的工序之间存在紧前约束；2)一架工装在同一时刻仅可装配一道工序；3)不可打断一道工序的装配；4)忽略工件在工装上的装卸时间；5)物料资源充足。约束条件量化如下：

Sjk+xijk×tijk≤Cjk,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;k=1,2,…,kj

(1)

Cjk≤Sj(k+1),j=1,2,…,n;k=1,2,…,kj-1

(2)

Cjk≤Cmax,j=1,2,…,n

(3)

Sjk+tjk≤Shl+W(1-yijkhl),i=1,2,…,m;j,h=1,2,…,n;k=1,2,…,kj;l=1,2,…,kh

(4)

rj≤Sijk≤dj-tijk,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;k=1,2,…,kj

(5)

2.3 目标函数

1)工装最大作业负荷f1最小,即：