生产线平衡在现实世界（外文翻译） ㊣ 精品文档 值得下载

天文数字的解决方案都并不是关于如何解决这个问题的最好办法，除非你假定老办法是最好的办法。

在这里，我们解释个明显的悖论虽然很多算法已经被提出，在过去，尽管该问题的实际重要性只是个市场销售的软件。

目前似乎可用于工业，如汽车中的应用。

我们推测，这可能是由于在学术问题之间的没有通过运筹学路径和生产业实际面对的问题。

关键词生产线平衡，装配生产线，优化生产线平衡在现实世界伊曼纽尔福肯奈尔优化设计地址珍妮大道，道，布鲁塞尔，比利时引言装配线平衡，或者简称生产线平衡，是个操作工作站沿着装配线分配的问题，在这样种方式，该分配是在种意义上最优的。

自从亨利•福特引进组装生产线，已经成为影响工业重要性的最优化问题在效率不同的最优和次优分配之间的差异可以产生经济或浪费达到数百万美元每年。

是个经典的运筹学的优化问题，已通过被运筹学解决达以上几十年。

许多算法已经被提出了去解决这个问题。

尽管问题的有实际重要性，并已经取得了或努力，但很少的商业软件是可以帮助行业优化其生产线。

事实上，根据最近贝克尔和绍尔的项调查显示，似乎有目前只有两个市场销售的软件包有特色，即是最先进的优化算法的状态和数据管理的用户友好的界面。

此外，这些软件包，似乎只处理干净的提法的问题简单装配线平衡问题，或，这让只有个软件包可用于工业，如汽车业。

这种情况似乎是自相矛盾的，或者至少是意想不到的给定的可以产生的巨大经济，人们能够所期望的几个软件包争先恐后地抓住这些经济体的部分。

看来，现有的运筹学结果以及它们在传播之间存在差距。

当今的工业，很可能是由于在学术问题之间通过运筹学大多数的或接近解决，对于企业所面对的实际问题。

是个困难的优化问题即使是最简单的形式是的形式见和约翰逊因此采取的运筹学方式通常被用以简化它，为了把它的复杂性服从运筹学工具的水平。

虽然这般是个非常有效的方法，在的特定情况下，它导致了些这种无视现实世界的问题的许多方面问题的定义。

不幸的是，许多已经离开了运筹学方面，实际在至关重要的行业，如汽车，在这个意义上，任何解决方案忽略违反这些方面在使得在同行业中变得不可用。

在下面章节中，我们先简单回顾下经典运筹学对的定义，然后查看如何面对行业不同于他们的实际生产限制。

结论在第三部分的结论中从我们与广泛接触的汽车和相关行业，并反映他们的真实需求。

其他的限制可能适用于任何给定的现实世界的流水线，而个生产线平衡工具，必须能够处理这些行业问题中的至少那些方面。

这是从很远的干净学术，以及所报告的贝克尔和舍尔最扩展。

事实上，这样的工具必须同时解决几个难问题•寻找个可行的定义替换所有未定义人体工程学在工作站上的限制，即，个兼容的人体工程学限制和操作上的优化定义约束，以及区划的限制和可能的漂移操作•解决了在工作站调度问题上的所有工作站，对所有在装配线上组装的产品•将操作工作站，以达到最佳的平均余额，同时保持高峰时间在个可控的水平。

显然，上面描述的现实世界的生产线平衡的问题是极为困难解决。

这是由该问题的目标中遇到的行业问题大小不同，其中经常设有数十个或数百个组装线工作站与多个运营商。

我们已经确定了些在生产线平衡问题，如在汽车业这是非常重要的方面，但已不是忽略了运筹学工作在问题上的作用。

根据我们的经验，个线平衡适用于这些行业工具必须能够处理这些问题。

这产生了个极其复杂的优化问题。

该问题的复杂性，以及需要解决它的迫切性，也许可以解释为什么不只能通过个商业软件来解决它，即通过优化设计。

你可以上了解更多信息，包括其丰富的图形的用户界面参考文献，普通装配线平衡问题方法研究，欧洲运筹学年刊，在线观看遗传算法在生产线平衡和处理应用，年国际自动化和工业会议，五月法国电脑出版协会，基于资源任务时间的遗传算法在生产线平衡中应用发表在第四次国际信息进程大会。

渥太渥大学，新西兰月，页数，遗传算法和群体问题英国电脑和技术理论导论美国线平衡问题，为什么解决经典运筹学问题可能无法使用在些行业。

生产线平衡的运筹学定义经典的运筹学定义的生产线平衡问题，被称为简单装配线平衡问题由贝克尔和绍尔。

特定组不同期限的任务，任务之间的组优先约束和系列工作站，以这样种方式分配给每个任务只有个工作站，没有优先约束被违反和分配是最优的。

最优标准产生该问题的两种变型要么个周期时间是考虑到不能超过了分配给任何工作站和数量的所有任务持续时间的总和工作站将被最小化，或工作站的数量是固定的线周期时间，等于任务分配给工作站的持续时间的总和最大的，是成为组合最小化。

虽然只考虑两个约束条件任优先级约束加上循环时间，或优先约束加的数量工作站，它是迄今为止生产线平衡的变体，已经被研究最多的。

我们在和促成了这努力，在那里我们建议取得些最好的个分组遗传算法的方法性能的领域。

该分组遗传算法技术本身已提交详细见。

但是深入研究，几乎不适用于工业，就像我们将看到不久的时间内。

事实上也没有逃脱运筹学研究，和贝克尔的关注和绍尔定义了许多扩展到，产生了常用的单位广义装配线平衡问题。

每个扩展报道在他们的权威调查旨在处理存在的另个真实世界的生产线平衡困难。

我们已经通过采用分组遗传算法攻克了在的方面。

与大多数报道贝克尔和舍尔的方法的主要问题是他们推广了在短短的个或两个方向简单。

现实世界上生产线平衡，作为汽车行业所面临的特别要求进行这些遗传算法。

在现实世界中有什么不同但即使是简单的是的，它是远离捕捉真实的复杂性在现实世界中的化身的问题。

另方面，即使小的情况下的问题，他们以最优难以解决个棘手的目标对于平衡软件来说，因为这个问题的小实例，可以被近似的仿真。

但是情况并非如此，在汽车及相关行业公共汽车，卡车，飞机，重型机械等，因为这些行业的常规功能有几十个或上百个工作站，以及数以百计或数以千计的组装线操作。

因此，这些行业对生产线平衡软件的首要市场目标。

不幸的是，同样是这些行业也需要考虑到很多扩展的同时这也可以解释为什么尽管有令人印象深刻的运筹平衡所做的工作中，只有似乎个市场销售的软件是目前可用于这些行业。

我们找出下面的些额外的困难相对于，该必须解决在生产线平衡的工具，以适用于这些行业。

不均衡，但再平衡许多运筹学办法隐含假定要解决的问题涉及个新的，但将要建的装配生产线，或者有可能住在个新的，但将要建造的工厂。

在我们认为，这是个经典的运筹学方法，做最严重的简单化。

实际上，这是很少的情况下。

真实世界的生产线平衡任务的绝大多数涉及到现有的生产线，安置在现有的工厂事实上，目标线通常需要重新排列而非均衡，从变化的产物所产生的需要或混合车型组装的线，组装技术，可用劳动力或生产目标。

这有些深远的影响，下文将以概述。

工作站有身份正如上面所指出的，真实世界的生产线平衡任务的绝大多数涉及安置在现有工厂现有生产线。

在实践中，这种看似不感兴趣观察有个深远的后果，即在该行的每个工作站确实有其自己的身份。

这个身份是该工艺工程师的部分不因为任何丧失工作能力。

而事实是，即工作站确实不相同的每个人都有自己的间限制如工作站低于低天花板不能提升车子超过操作者的头，其自身的重型设备，因为成本可以不移动备用巨大的，其自身的些物资的能力如压缩空气，其对可以在那里进行的操作的限制例如，不要把焊操作只是旁边的涂装车间等。

不能消除工作站由于工作站也有自己的身份如上述观察，它变得明显，个真实世界的工具无法旨在消除工作站。

事实上，除非淘汰的工作站都在该行或它的末尾的前面，他们的淘汰会造成张开的线孔，凭借他们的身份和其他工作站的补充，在车间的地理位置。

此外，它通常的情况是许多工作站可能会因该算法被淘汰，其实是必要的由于区划，