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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
AsolutionprocedurefortypeEsimpleassemblylinebalancingproblem
Nai-ChiehWei,I-MingChao
IndustrialEngineeringandManagement,I-ShouUniversity,No.1,Section1,SyuechengRd.DashuDistrict,KaohsiungCity84001,Taiwan,ROC.
对于E类型的简单生产线平衡问题的解决过程
Nai-ChiehWei,I-MingChao
工业工程与管理,中华人民国,省,高雄市,SyuechengRd.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:
给出周期的上限
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,andKim(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,andWee(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,BettsandMahmoud(1989),SchollandKlein(1997,1999),Ege,Azizoglu,andOzdemirel(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,andDamas(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。
ÖzcanandToklu(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,andGen(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。
SALBP-E试图让装配线平衡率最大而使空闲时间最小。
换句话说,SALBP-E就是为了减少工作站的数目和周期。
文章接下来的类容是这样组织的,章节2介绍SALBP-E的公式和解决过程。
章节3说明利用小到中型数学计算解决一个笔记本装配线模型和一些测试问题。
文章最后做了一个总结。
2SALBP-E的公式和解决过程
SALBP-E集成了SALBP1和SALBP2模型,为了达到这个目标,定义以下符号和变量:
n任务数量(i=1,2,3,..........n)
m站的数目(j=1,2,3,.........m)
工作站最大值(j=1,2,3,.......
)
工作站最小值(j=1,2,3,......
)
任务i的运行时间
周期
P任务(i,k)的子集,直接给出优先级关系
决策变量:
如果任务i分配到任务j为1,否则为0,(
)
如果任何一个任务i分配到j为1,否则为0,(j=1.....
)
周期大于等于0
工作站最小数
SALBP-1的原始模型如下:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
对于SALBP1的原始模型,目标函数
(1)保证了工作站数目m最小,工作站的周期已知,约束
(2)用来约束第i个工作只能被分配到一个工作站。
约束(3)约束分配到工作站j的任务的总时间不超过周期。
约束4定义了优先关系,约束(5)确定了如果某个工作i被分配到了工作站j,则它的值为1,否则为0,在目标函数
(1)中
,
是未知的且不能解出来,变量y用来促进解决方案,修正后的模型SALBP-1-i是如下定义的,目标函数(6)决定了在周期CT已知情况下工作站最小数mmin,约束(7)-(10)与上面SALBP1的约束
(2)-(5)定义类似。
约束(11)的意思是如果任何一个工作分配到工作站j,则它的值为1,否则设置为0.
SALBP-1-i:
……………………………………………………………..(6)
……………………………………….……..(7)
…………………………………………(8)
……………………………………………(9)
………………….…..(10)
………………………………………………..(11)
SALBP-2的模型如下,目标函数是在工作站数目已知的情况下保证周期最小,约束13--16与上文SALBP1约束2---5的定义方法相同。
SALBP-2
………………………………………………...…………(12)
………………………………………(13)
……………………………………………(14)
………………………………………………(15)
………………………………(16)
SALBP-E结合了SALBP-1和SALBP-2
.....................................................................................(17)
………………………………….…………(18)
………………………………………...………(19)
…………………………………………..………(20)
………………………………(21)
…………………………….………………(22)
SALBP-E被定义为
,所以空闲时间为
,使装配线平衡率最大和空闲时间最少可以通过使产品的工作站数目和周期最小来实现,目标函数(17)使产品的周期和工作站数目最小,约束18---22与SALBP1-i的定义方法相同。
对于装配线平衡的大多数模型,第一步就是通过计算最早站ei和最近站li来确定哪个工作i可以被分配,来减少分配到工作站的工作。
两个变量Ei和Li,用来再定义SALBP2模型,(Pastor,Corominas,&Lusa,2004),在SALBP2-i模型中,
表示任务i之前的工作,
表示任务i之后的工作。
[X]表示不超过x的最大整数,
和
是如下定义的:
再定义的SALBP2模型叫做SALBP2-i,有关符号和变量如下定义:
定义变量:
0
基于SALBP-2-i模型,目标函数(23)保证了在工作站数目已知情况下周期ct最小,约束24---27与上文中SALBP1的定义类似。
SALBP-2-i
…………………………………………………..………………(23)
……………………………………………………………..(24)
…………………………………………………..(25)
………………………………………………………………(26)
…………………………………...(27)
SALBP-E模型的最优工作站的数目定义为m,在此之前ctmax必须给出,ctmax表示所有工作的最大值与所有任务的时间被2除后的值中间的较大者。
这个值必须大于或者等于所有任务中的最长时间同时必须所有任务的时间之和。
如果ctmax比所有工作的总时间要大,那么只需要一个工作站就可以了,如果ctmax小于或等于所有工作中最长时间,那么问题无解。
Ctmax的约束条件如下:
,平衡损失为0
无解
在确定ctmax值之后工作站的最有数目就可以确定了。
M的值介于mmin与mmax之间。
工作站的最小数目mmin是所有任务的总时间除以ctmax,工作站的最大数目mmax是所有任务的总时间除以所有任务中的最长时间。
M的值如下定义:
周期的上界ctmax定义之后,LINGO和ExcelVBA可以取得SALBP2和SALBP2-i的工作站的数目,然后可用EXCEL计算产品的工作作战数目和周期。
图2典型笔记本电脑装配
3计算结果
表1笔记本电脑装配职能
命令
功能
工具
A
STRUC结构装配
螺旋给料器、螺丝刀、胶带分割器
B
AFT装配
HDD、键盘、RJ45标准线、SY卡、扫描仪、笔记本
功能检测
TPDL
C
TPDL检测、程序下载
D
R/I运行
支架试车
E
PFT程序功能测试
电池、BIOS电池、ODD、WWAN卡、笔记本、扫描仪
F
修饰、打包
螺丝刀、扫描仪、DTC
G
SWDL下载
支架
3.1笔记本电脑组装实例
表2笔记本组装操作与时间
功能
工位
操作
时间
STRUC
A1
拿起主板粘贴PPID
10.4
A2
拿起逻辑纸
2.19
A3
装配风扇
5.85
A4
装配逻辑纸和MB
5.84
A5
打螺丝
7.12
A6
装PCMCIA框架
10.73
A7
装RAM
3.25
A8
装调制解调器
6.54
A9
装CPU
4.25
A10
装火花塞线
7.71
A11
装扬声器
6.15
A12
装散热器
6.25
A13
拧六角螺丝
12.78
ATF
A14
装HDD和键盘
6.1
A15
整理、清洁
5.96
A16
检查RJ45接口
12.38
A17
检查1394接口
5.51
A18
检查键盘
24.28
A19
检查USB
5.65
A20
检查SYCARD
13.78
A21
装硬盘和键盘
4.46
A22
扫描条形码
6.6
A23
拿起SWDL支架
4.51
PTF
C1
转到基础单元
3.63
C2
组装电脑部件
36.38
C3
检验
41.83
C4
分解
32.07
C5
拿起SWDL
2.12
修饰与包装
C6
扫描条形码
5.28
C7
分解
31.04
C8
盖章
16.21
C9
修饰
16.36
C10
扫描条形码
11.3
C11
包装
28.4
表3笔记本电脑组装测试结果
SALBP-2
STRUC和AFT
m
Ct
mAct
V
C
T
E
2
89.23
178.46
47
52
<1
0.999047
3
59.63
178.89
70
53
<1
0.996646
4
48.28
193.12
93
54
1
0.923208
5
38.34
191.07
116
55
1
0.930047
6
31.40
188.40
139
56
1
0.946338
7
29.93
209.51
162
57
1
0.850986
8
24.39
195.12
158
58
3
0.913745
812
385
PTF和打包
113.91
227.82
23
24
<1
0.985954
81.84
245.52
34
25
<1
0.9014875
72.27
289.36
45
26
<1
0.914875
56.06
280.30
56
27
<1
0.777017
41.83
250.98
67
28
<1
0.801356
225
130
<1
0.897552
表3续
SALBP-2
STRUC和AFT
m
Ct
mAct
V
C
T
E
2
89.23
178.46
37
52
<1
0.999047
3
59.63
178.89
70
53
<1
0.996646
4
48.28
193.12
93
54
1
0.923208
5
38.34
191.07
116
55
1
0.930047
6
31.40
188.40
139
56
1
0.946338
7
29.93
209.51
162
57
2
0.850986
8
24.39
195.12
185
58
2
0.913745
812
385
PTF和打包
113.91
227.82
23
24
<1
0.985954
81.84
245.52
34
25
<1
0.9014875
72.27
289.36
45
26
<1
0.914875
56.06
280.30
56
27
<1
0.777017
41.83
250.98
67
28
<1
0.801356
213
118
<1
0.894972
表4测试数据
文件名
n*
TMAX
TSUM
JACKSON.IN2
Jackson11
11
7
46
MITCHELL.IN2
Mitchell21
21
13
105
HESKIA.IN2
Heskia28
28
108
1024
BUXEY.IN2
Buxey29
29
25
324
SAWYER.IN2
Sawyer30
30
25
324
LUTZ.IN2
Sawyer30
32
1400
14140
GUNTHER.IN2
Gunther3511
35
40
483
KILBRID.IN2
Kilbridge4521
45
55
552
HAHN.IN2
Hahn5328
53
1775
14026
表5JACKSON11测试结果
SALBP-2模型
m
ct
Mact
V
C
T
E
JACKSON11
2
23
46
23
27
<1
1
3
16
48
34
28
<1
0.958333
4
12
48
45
29
<1
0.583333
5
10
50
56
30
<1
0.92
6
9
54
67
31
1
0.851852
7
8
56
78
32
1
0.832149
303
177
表5续
SALBP-2-i模型
m
ct
Mact
V
C
T
E
JACKSON11
2
23
46
20
24
<1
1
3
16
48
34
28
<1
0.958333
4
12
48
45
29
<1
0.583333
5
10
50
56
30
<1
0.92
6
9
54
67
31
<1
0.851852
7
8
56
78
32
<1
0.821429
300
174
表6测试结果1
SALBP-2model
m
ct
m∙ct
V*
C
T
E
Mitchell21
3
35
105
64
52
<1
1
5
21
105
106
54
<1
1
Heskia28
2
512
1024
57
70
<1
1
4
256
1024
113
72
2
1
Buxey29
2
162
324
59
68
<1
1
3
108
324
88
69
<1
1
Sawyer30
2
162
324
61
65
<1
1
3
108
324
91
66
<1
1
4
81
324
121
67
<1
1
Lutz32
2
7076
14152
65
73
<1
0.999152
Gunther35
3
161
483
106
84
<1
1
Kilbridge45
2
276
552
91
110
<1
1
3
184
552
136
111
<1
1
4
138
552
181
112
<1
1
6
92
552
271
114
4
1
Hahn53
2
7014
14028
107
138
<1
0.999857
表6续
SALBP-2-imodel
m
ct
m∙ct
V*
C
T
E
Mitchell21
3
35
105
64
52
<1
1
5
21
105
106
54
<1
1
Heskia28
2
512
1024
55
68
<1
1
4
256
1024
113
72
1
1
Buxey29
2
162
324
46
55
<1
1
3
108
324
88
69
<1
1
Sawyer30
2
162
324
51
55
<1
1
3
108
324
91
66
<1
1
4
81
324
121
67
<1
1
Lutz32
2
7076
14152
42
50
<1
0.999152
Gunther35
3
161
483
106
84
<1
1
Kilbridge45
2
276
552
81
100
<1
1
3
184
552
136
111
<1
1
4
138
552
181
112
<1
1
6
92
552
271
114
4
1
Hahn53
2
7014
14028
86
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