面向作业工序分配和机器分配,提出一种基于随机键编码的灰狼算法,以实现能耗最小化。算法在解码中,考虑工序间的优先关系约束和节拍约束,将工序和机器分配到工位中。该算法基于灰狼个体间的社会等级信息,选择3只最优狼指引剩余个体进化,以实现种群的更新。同时,该算法依据作业工序分配和机器人分配,混合了两种交叉方式以增强最低等级狼群间的交流。最后通过U型装配线的标杆案例,验证灰狼算法的有效性和优越性。

针对混流装配线平衡排序优化问题,提出了一种多目标模拟退火算法。考虑到工位负载影响装配线的生产效率、工人越过工位边界干扰生产等问题,建立了以最小工位绝对负载偏差与最小工位越界距离的优化目标。所提出的模拟退火算法在初始化中将启发式任务分配规则融入平衡问题,根据产品投产需求随机生成产品序列;引入了基于帕累托阶层和拥挤距离作为多目标适应度评价指标;对帕累托前沿解集进行重启操作,避免算法陷入局部最优;采用一种新的接受策略,提高了算法寻优能力。通过测试标准问题实验,对所提出的算法进行参数校验。将所提出的算法与快速非支配遗传算法进行对比,采用收敛性和多样性两个评价指标,验证所提出算法的优越性。