【正文】 中文 5660 字 本科畢業(yè)論文外文翻譯 外文譯文題目 ： 對于 E類型的簡單生產(chǎn)線平衡問題的解決過程 出處： Computers amp。 Industrial Engineering, 2021, 61(3): 824830 學 院 : 機械自動化 專 業(yè) : 工業(yè)工程 學 號 : 學生姓名 : 指導教師 : 日 期 : 二○一四年五月 A solution procedure for type E simple assembly line balancing problem NaiChieh Wei , IMing Chao Industrial Engineering and Management， IShou University, No. 1, Section 1, Syuecheng Rd. Dashu District, Kaohsiung City 84001, Taiwan, ROC. 對于 E 類型的簡單生產(chǎn)線平衡問題的解決過程 NaiChieh Wei , IMing Chao 工業(yè)工程與管理，中華人民共和國，臺灣 省，高雄市，Syuecheng Rd. Dashu街一號， 義守大學 ，第一章第一節(jié) 1 摘要 本文提出了結(jié)合 SALBP1和 SALBP2的 E型簡單裝配線平衡問題（ SALBPE），更多的，本研究為提出的模型提供了解決方法。提出的模型在最小化空閑時間的同時優(yōu)化裝配線平衡率，為管理實踐提供了更好的理解，計算結(jié)果表明：給出周期的上限 maxct 以后，提出的模型可以最優(yōu)的解決問題，因為它含有最少的變量，約束和計算時間。 1前言 從 研究者第一次討論裝配線平衡問題以來，大約有 50年了，在眾多有關(guān)生產(chǎn)線平衡問題中，最基本的是簡單裝配線平衡問題，早在 1954年， Bryton就定義并且研究了生產(chǎn)線平衡問題。后一年， Salverson建立了第一個生產(chǎn)線平衡的數(shù)學模型并提出了定性的解決步驟，這引來了很大的興趣，在 Gutjahr 和 Nemhauser說明生產(chǎn)線平衡是一種 NP組合優(yōu)化難題，大多數(shù)研究者希望開發(fā)一種能高效解決多種裝配線問題的方法。在隨后的幾年 ,生產(chǎn)線平衡成為了一個流行的主題， Kim, Kim, and Kim (1996) 把生產(chǎn)線平 衡分為五類問題，其中的問題 1（ SALBP1）和問題Ⅱ (SALBPⅡ )是兩種基本的優(yōu)化問題。 研究者發(fā)表了許多有關(guān)解決 SALBP1問題的研究結(jié)果， Salverson（ 1995）用整數(shù)規(guī)劃解決工作站分配問題， Jackson用動態(tài)規(guī)劃解決 SALBP1， Bowman提出了兩種數(shù)學模型并引入了 01變量保證沒有不同任務(wù)占用同一時間且同一任務(wù)不被分配到不同的工作站。 Talbot 和 Patterson (1984)提出了一個數(shù)學模型，它還有一個單一變量，專門用來計量分配到工作站的任務(wù)數(shù)量， Essa?, Delorme, Dolgui, 和 Guschinskaya (2021) 提出了一個解決由相同的數(shù)控機床構(gòu)成的線平衡問題的混合整數(shù)規(guī)劃模型， Hackman, Magazine, and Wee (1989)使用分支定界法解決了 SALBP1，為了減小分支的數(shù)量，他們提出了啟發(fā)式深度測量技術(shù)，提供了一個高效率的方法， Betts and Mahmoud (1989), Scholl and Klein(1997, 1999), Ege, Azizoglu, and Ozdemirel (2021)建議實施分支 定界法，其他的啟發(fā)式方法已經(jīng)被用來解決多種問題，這些包括模擬退火算法 (Cakir, Altiparmak, amp。 Dengiz, 2021。 Saeid amp。 Anwar,1997。 Suresh amp。 Sahu, 1994)，遺傳算法 (McGovern amp。 Gupta,2021。 Sabuncuoglu, Erel, amp。 Tayner, 2021)、 蟻群優(yōu)化算法 (Sabuncuoglu, Erel, amp。 Alp, 2021。 Simaria amp。 Vilarinho,2021)，現(xiàn)今，隨著顧客多樣化需求的出現(xiàn)，多 目標問題產(chǎn)生了。例如， RahimiVahed和 Mirzaei (2021)提出了一種混合多目標算法，包括總效用工作最小化，總生產(chǎn)速率變化最小化、總過程成本最小化。 Chica, Cordon, and Damas (2021)提出了一種模型，包含一系列具有沖突目標的聯(lián)合優(yōu)化，這些沖突目標包括周期、工作站數(shù)目、工作站數(shù)目的面積等。另一個有趣的延伸是混合模型問題，這是裝配線平衡的一個特殊的例子，它允許不同型號的產(chǎn)品在同一生產(chǎn) 2 線上流動。為了解決混合模型裝配線平衡問題， Erel和 G246。k231。en (1999)對混 合模型裝配線進行了研究并且建立了 01整數(shù)規(guī)劃模型和結(jié)合順序圖以減少決策變化和解決俠侶增長的約束條件 。 Kim 和 Jeong (2021)使用包含依賴于序列的準備時間的運輸系統(tǒng)解決了混合模型裝配線平衡中工作輸入隊列的優(yōu)化問題。 214。zcan and Toklu (2021) 提出了一個數(shù)學模型，用來解決混合模型的雙邊裝配線平衡問題，目標是解決成對工作站和已知周期的工作站數(shù)目的優(yōu)化問題。 不同于 SALBP1， SALBP2的目標是給定若干工作站，最小化它們的周期時間。大多數(shù)研究都只關(guān)注 SALBP1的 解，而不是關(guān)注 SALBP2的解，這是因為SALBP2可以通過逐漸增加 SALBP1的周期直到裝配線平衡的方法來解決。早在1961年， Helgeson 和 Bimie就已經(jīng)提出了一種解決 SALBP2的啟發(fā)式算法。Scholl (1999)提出了幾個關(guān)于裝配線系統(tǒng)安裝和利用的決策問題，表明在有節(jié)奏的裝配線中，平衡問題是非常重要的。 Scholl運用面向任務(wù)的分支定界法來解決SALBP2，然后將結(jié)果與已存在的解決方案進行比較。 Klein和 Scholl (1996)采用新的統(tǒng)計方法作為解決方案，并且為直接解決 SALBP2開發(fā)了一個廣義的分支定界法。此外， G246。k231。en 和 Agpak (2021)運用目標規(guī)劃求解簡單 U形裝配線平衡問題，在這個問題中，決策者必須同時考慮幾個沖突的目標。 Nearchou (2021)基于微分進化提出了一個啟發(fā)式算法來解決 SALBP2。緊接著， Nearchou (2021)基于多目標微分進化法又提出了一個新的啟發(fā)式算法來解決 SALBP2。 Gao, Sun, Wang, and Gen (2021)提出了一個機器人裝配線平衡問題，在該問題中，裝配線任務(wù)必須要分配給工作站，并且每一個工 作站都需要選擇一個可用的機器人以最小化周期為目的來處理分配到的任務(wù)。在文獻中還表述了其他的方法。例如， Bock (2021)提出了用禁忌搜索解決 SALBB2，他還利用并行寬度拓展了禁忌搜索，并行寬度可以用來提升現(xiàn)存的禁忌搜索程序以解決裝配線問題， Levitin, Rubinovitz, 和 Shnits(2021)開發(fā)了遺傳算法，通過應(yīng)用一個簡單的進化規(guī)則和分支定界法解決大型、復雜的機器裝配線平衡問題。 Asan 和 Tunali (2021)給出了遺傳算法解決裝配線問題的完整觀點。 大多數(shù)研究都集中在 SALBP1和 SALBP2，很少有關(guān)于優(yōu)化裝配線平衡率的研究。這種類型的問題被稱作 SALBPE，本文構(gòu)建了 SALBPE和解決 SALBPE問題的模型， SALBPE被定義為 ，是處理裝配線平衡率等問題的。所有工作的總時間是工作站的數(shù)目與周期的乘積。 SALBPE試圖讓裝配線平衡率最大而使空閑時間最小。換句話說， SALBPE就是為了減少工作站的數(shù)目和周期。文章接下來的類容是這樣組織的，章節(jié) 2介紹 SALBPE的公式和解決過程。章節(jié) 3說明利用小到中型數(shù)學計算解決一個筆記本裝配線模型和一些測試問題。 文章最后做了一個總結(jié)。 3 2 SALBPE的公式和解決過程 SALBPE集成了 SALBP1和 SALBP2模型，為了達到這個目標，定義以下符號和變量： n 任務(wù)數(shù)量（ i=1,2,3， ..........n） m 站的數(shù)目（ j=1,2,3， .........m） maxm 工作站最大值（ j=1,2,3， ....... maxm ） minm 工作站最小值（ j=1,2,3， ...... minm ） it 任務(wù) i的運行時間 ct 周期 P 任務(wù)（ i， k）的子集，直接給出優(yōu)先級關(guān)系 決策變量： ijx ?（ 0,1） 如果任務(wù) i分配到任務(wù) j為 1，否