摘要：由于越来越多的组件和复杂的交互，拆卸线平衡问题在实际工作中变得越来越复杂。如何处理这些问题成为当今的热门话题之一。针对该问题的高度复杂性，目前在实际工作中还没有明确的方法去解决；在文中，我们提出了基于模拟退火的方法来有效的解决这个问题。实验结果表明，我们的方法对优化有一定的影响，并为拆卸线平衡问题提出了一些建议。
关键词：拆卸线平衡；模拟退火算法；优化技术
1引言
随着越来越多的组件需要拆卸，且相关组件变得越来越复杂，寻找合理的拆卸模型和算法已成为当前研究的重点。拆卸线平衡问题寻求一个可行的序列能够最小化工作站的空闲时间，然而，寻找最佳平衡需要大量的计算，即使对于相对较小的产品，穷举搜索也会很快变得异常庞大。因此需要寻求合适的方法对算法进行优化。
本文采用模拟退火算法对该问题进行优化，通过实验对该方法进行验证，实验结果表明，该方法能够更合理的优化拆线平衡问题，而且耗时更少。
2拆卸线平衡问题
本文研究模拟退火算法的拆卸线平衡问题中，只要两个任务存在交互，它们的任务时间就会受到影响。因为一个组件的拆卸可能会阻碍另一个组件的拆卸，因此使用有效的拆卸过程对某些组件的拆卸过程进行移动或阻止，可以做到合理的缩短整过程的拆卸时间。
拆卸线平衡问题的数学公式如下：
公式（2）-（4）给出多个优化目标函数的公式；公式（3）给定了工作站数量；公式（4）尽量确保每个工作站的空闲时间最短且一致。公式（5）表示有危害性的部件拆卸的越晚，对防危害的装备设施的需求越多，拆卸成本越高，应尽可能今早拆除有危害的部件也是优化目标之一；公式（6）表示应力求拆卸方向改变次数最小，因为部件拆卸的方向会产生额外的调整时间。尽管我们有优化对象函数，但我们仍然需要一些约束来限制输入并帮助我们实现优化。公式（7）所有部件只能在一个工作站完成；公式（8）和（9）保证具有工作量的工作站的数量分别不超过允许的数量和循环时间；公式（10）表示任务之间的限制。
3模拟退火算法和解决措施
模拟退火算法是局部搜索算法的扩展，是一个全局最优算法。该算法主要用于通过金属物理退火过程的灵感来解决许多组合优化问题。
将之前所提出的目标函数和约束条件与模拟退火相关联。在这个过程中，选择初始解后我们需要使用互换或插入操作来生成更好的解决方案，同时这些改变又可满足优先约束。互换和插入操作分别如图1（a），（b）所示。
图1 两个合适的操作
在模拟退火算法中，我们应该选择一系列初始解。然后使用互换和插入操作找到更好的解决方案来替换旧的。迭代此操作直到满足最终条件。在迭代过程中，我们必须满足问题的约束，如公式（7）-（10）所示，同时还需要考虑目标函数（3）-（6）。
4实验结果
为了便于跟踪结果，我们将实验结果写入日志文件。因此，我们可以在日志文件中搜索和分析结果。 在实验过程中，周期为40。采用模拟退火算法后，实验结果如图2所示，实验过程中需要6个站点来分配任务。部件5在第一个站点，并且第5部件在第6部件和第4部件的前面，在计算中添加4对5的序列相关时间增量为4，6对5的序列相关时间增量为4，因此可以获得总时间等于31。 其他结果也可以以相同的方式获得。
最后还分析了每个工作站的结果，结果表明在我们的算法中，我们需要6个工作站来调度每个部分。因为循环被设计为40，因此，每个工作站分别具有空闲时间9，11，5，11，4，15。
图2 模拟退火算法的结果
5结论
在本文中，针对基本的经典拆卸线平衡问题，我们使用模拟退火算法来解决十部分拆卸问题。同时，我们对实验结果进行了分析。 正如我们在上面所看到的，使用拆卸线平衡问题的非线性和硬模型，使用智能算法是解决它的另一种方法。这些算法不仅可以找到最佳解决方案，而且耗时少。
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论文作者:晋超琼,王雪,王云龙,丁帅,赵录杰
论文发表刊物:《电力设备》2019年第7期
论文发表时间:2019/9/17
标签：算法论文; 公式论文; 工作站论文; 部件论文; 时间论文; 组件论文; 目标论文; 《电力设备》2019年第7期论文;