生产线平衡翻译初稿

本科毕业论文外文翻译外文译文题目：对于E类型的简单生产线平衡问题的解决过程

学院: 机械自动化

专业: 工业工程

学号: 20108

学生: 谭

指导教师:

日期: 二○一四年五月

A solution procedure for type E simple assembly line

balancing problem

Nai-Chieh Wei , I-Ming Chao

Industrial Engineering and Management，I-Shou University, No. 1, Section 1, Syuecheng Rd. Dashu District, Kaohsiung

City 84001, Taiwan, ROC.

对于E类型的简单生产线平衡问题的解决过程

Nai-Chieh Wei , I-Ming Chao

工业工程与管理，中华人民国，省，高雄市，Syuecheng Rd.

Dashu街一号，义守大学，第一章第一节

摘要

本文提出了结合SALBP-1和SALBP-2的E型简单装配线平衡问题（SALBP-E），更多的，本研究为提出的模型提供了解决方法。提出的模型在最小化空闲时间的同时优化装配线平衡率，为管理实践提供了更好的理解，计算结果表明：给出周期的ct以后，提出的模型可以最优的解决问题，因为它含有最少的变量，约束

上限

max

和计算时间。

1前言

从研究者第一次讨论装配线平衡问题以来，大约有50年了，在众多有关生产线平衡问题中，最基本的是简单装配线平衡问题，早在1954年，Bryton就定义并且研究了生产线平衡问题。后一年，Salverson建立了第一个生产线平衡的数学模型并提出了定性的解决步骤，这引来了很大的兴趣，在Gutjahr 和Nemhauser 说明生产线平衡是一种NP组合优化难题，大多数研究者希望开发一种能高效解决多种装配线问题的方法。在随后的几年,生产线平衡成为了一个流行的主题，Kim, Kim, and Kim (1996) 把生产线平衡分为五类问题，其中的问题1（SALBP-1）和问题Ⅱ(SALBP-Ⅱ)是两种基本的优化问题。

研究者发表了许多有关解决SALBP-1问题的研究结果，Salverson（1995）用整数规划解决工作站分配问题，Jackson用动态规划解决SALBP-1，Bowman提出了两种数学模型并引入了0-1变量保证没有不同任务占用同一时间且同一任务不被分配到不同的工作站。Talbot 和Patterson (1984)提出了一个数学模型，它还有一个单一变量，专门用来计量分配到工作站的任务数量，Essafi, Delorme, Dolgui, 和Guschins-kaya (2010) 提出了一个解决由相同的数控机床构成的线平衡问题的混合整数规划模型，Hack-man, Magazine, and Wee (1989)使用分支定界法解

决了SALBP-1，为了减小分支的数量，他们提出了启发式深度测量技术，提供了一个高效率的方法，Betts and Mahmoud (1989), Scholl and Klein(1997, 1999), Ege, Azizoglu, and Ozdemirel (2009)建议实施分支定界法，其他的启发式方法已经被用来解决多种问题，这些包括模拟退火算法(Cakir, Altiparmak, & Dengiz, 2011; Saeid & Anwar,1997; Suresh & Sahu, 1994)，遗传算法(McGovern & Gupta,2007; Sabuncuoglu, Erel, & Tayner, 2000)、蚁群优化算法(Sabuncuoglu, Erel, & Alp, 2009; Simaria & Vilarinho,2009)，现今，随着顾客多样化需求的出现，多目标问题产生了。例如，Rahimi-Vahed和Mirzaei (2007)提出了一种混合多目标算法，包括总效用工作最小化，总生产速率变化最小化、总过程成本最小化。Chica, Cordon, and Damas (2011)提出了一种模型，包含一系列具有冲突目标的联合优化，这些冲突目标包括周期、工作站数目、工作站数目的面积等。另一个有趣的延伸是混合模型问题，这是装配线平衡的一个特殊的例子，它允许不同型号的产品在同一生产线上流动。为了解决混合模型装配线平衡问题，Erel 和Gökçen (1999)对混合模型装配线进行了研究并且建立了0-1整数规划模型和结合顺序图以减少决策变化和解决侠侣增长的约束条件。Kim 和Jeong (2007)使用包含依赖于序列的准备时间的运输系统解决了混合模型装配线平衡中工作

输入队列的优化问题。Özcan and Toklu (2009) 提出了一个数学模型，用来解决混合模型的双边装配线平衡问题，目标是解决成对工作站和已知周期的工作站数目的优化问题。

不同于SALBP-1，SALBP-2的目标是给定若干工作站，最小化它们的周期时间。大多数研究都只关注SALBP-1的解，而不是关注SALBP-2的解，这是因为SALBP-2

可以通过逐渐增加SALBP-1的周期直到装配线平衡的方法来解决。早在1961年，Helgeson 和Bimie就已经提出了一种解决SALBP-2的启发式算法。Scholl (1999)提出了几个关于装配线系统安装和利用的决策问题，表明在有节奏的装配线中，平衡问题是非常重要的。Scholl运用面向任务的分支定界法来解决SALBP-2，然后将结果与已存在的解决方案进行比较。Klein和Scholl (1996)采用新的统计方法作为解决方案，并且为直接解决SALBP-2开发了一个广义的分支定界法。此外，

Gökçen 和Agpak (2006)运用目标规划求解简单U形装配线平衡问题，在这个问题中，决策者必须同时考虑几个冲突的目标。Nearchou (2007)基于微分进化提出了一个启发式算法来解决SALBP-2。紧接着，Nearchou (2008)基于多目标微分进化法又提出了一个新的启发式算法来解决SALBP-2。Gao, Sun, Wang, and Gen (2009)提出了一个机器人装配线平衡问题，在该问题中，装配线任务必须要分配给工作站，并且每一个工作站都需要选择一个可用的机器人以最小化周期为目的来处理分配到的任务。在文献中还表述了其他的方法。例如，Bock (2000)提出了用禁忌搜索解决SALBB2，他还利用并行宽度拓展了禁忌搜索，并行宽度可以用来提升现存的禁忌搜索程序以解决装配线问题，Levitin, Rubinovitz, 和Shnits(2006)开发了遗传算法，通过应用一个简单的进化规则和分支定界法解决大型、复杂的机器装配线平衡问题。Asan 和Tunali (2008)给出了遗传算法解决装配线问题的完整观点。

大多数研究都集中在SALBP-1和SALBP-2，很少有关于优化装配线平衡率的研究。这种类型的问题被称作SALBP-E，本文构建了SALBP-E和解决SALBP-E问题的模型，SALBP-E被定义为，是处理装配线平衡率等问题的。所有工作的总时间是工作站的数目与周期的乘积。