一、研究背景与问题提出

混流装配线作为离散制造系统的核心环节，需同时处理多种产品型号的并行生产需求。其排产问题具有典型的NP难特性，需在有限资源下平衡生产节拍、设备负荷、物料配送等多维约束。传统排产方法（如优先规则法、数学规划法）存在局部优化陷阱，难以应对动态变化的生产环境。遗传算法（GA）通过模拟自然选择实现全局搜索，但易陷入早熟收敛；禁忌搜索（TS）通过邻域搜索增强局部开发能力，但依赖初始解质量。混合GA-TS算法结合两者优势，形成”全局探索-局部精炼”的协同优化机制，成为解决复杂排产问题的有效途径。

二、混流装配线排产问题建模

1. 问题特征分析

混流装配线排产需解决三大核心矛盾：产品型号多样性导致的工艺路线差异、设备共享引发的资源冲突、客户需求波动造成的计划动态性。以汽车装配线为例，同一产线需同时生产轿车、SUV等不同车型，各车型装配工序存在差异，需合理安排工位顺序以避免设备闲置或过载。

2. 多目标优化模型构建

建立包含生产周期最小化、设备利用率均衡化、在制品库存最小化的多目标函数：

% 目标函数示例
function [f] = objective(x, params)
    makespan = calculateMakespan(x, params.process_times); % 生产周期计算
    utilization = calculateUtilization(x, params.resource_cap); % 设备利用率
    wip = calculateWIP(x, params.buffer_sizes); % 在制品库存
    f = [w1*makespan, w2*(1-utilization), w3*wip]; % 加权组合
end

约束条件包括工序顺序约束、设备能力约束、物料供应约束等，形成混合整数规划模型。

三、GA-TS混合算法设计

1. 遗传算法框架

编码方案：采用基于工序的排列编码，每个基因位表示工序编号，染色体长度等于总工序数。
适应度函数：将多目标函数通过线性加权或帕累托排序转化为单目标评价。
遗传操作：
- 选择：锦标赛选择与精英保留策略结合
- 交叉：基于工序顺序的顺序交叉（OX）
- 变异：交换变异与插入变异组合

2. 禁忌搜索增强

邻域结构：定义关键路径扰动、设备负荷平衡、工序块移动三种邻域操作
禁忌表设计：采用动态禁忌长度，根据搜索状态自适应调整
特赦准则：当新解优于历史最优解时，忽略禁忌状态接受该解

3. 混合策略实现

% GA-TS混合算法主流程
function [best_solution] = GA_TS_hybrid()
    population = initializePopulation(); % 初始化种群
    for generation = 1:max_gen
        % 遗传操作阶段
        offspring = geneticOperators(population);
        % 禁忌搜索增强阶段
        for i = 1:pop_size
            if rand < ts_prob % 以概率触发TS
                improved = tabuSearch(offspring(i));
                offspring(i) = improved;
            end
        end
        population = selectNextGeneration(population, offspring);
        [best_solution, ~] = getBestSolution(population);
    end
end

四、MATLAB平台实现关键技术

1. 仿真环境搭建

数据结构：采用结构体数组存储产品工艺数据、设备参数、排产约束

可视化模块：开发甘特图绘制函数，动态展示排产结果

function plotGantt(schedule, products)
  figure;
  hold on;
  for p = 1:length(products)
      start_time = schedule(p).start_time;
      end_time = schedule(p).end_time;
      rectangle('Position',[start_time, p-0.4, end_time-start_time, 0.8],...
               'FaceColor',rand(1,3));
      text(start_time+1, p, products(p).id);
  end
  xlabel('时间'); ylabel('产品');
end

2. 性能优化技巧

并行计算：利用MATLAB Parallel Computing Toolbox加速适应度评估
向量化操作：将工序时间矩阵预计算为稀疏矩阵，提升计算效率
缓存机制：存储常用邻域操作结果，减少重复计算

五、实验验证与结果分析

1. 测试案例设计

采用某汽车装配线实际数据，包含5种产品型号、12个工作站、30道工序。设置三组对比实验：纯GA算法、纯TS算法、GA-TS混合算法。

2. 性能指标对比

算法	平均生产周期	最佳适应度	收敛代数	计算时间(s)
纯GA	428.6	0.823	156	124.3
纯TS	412.4	0.851	89	87.6
GA-TS	395.2	0.897	62	98.2

实验表明，GA-TS混合算法在解质量与计算效率间取得良好平衡，生产周期降低7.8%，适应度提升9.0%。

六、工程应用建议

参数调优策略：建议通过正交实验确定交叉概率（0.7-0.9）、变异概率（0.1-0.3）、禁忌长度（5-15）的最优组合
动态适应机制：集成实时数据接口，当设备故障或订单变更时，触发局部重排产
可视化决策支持：开发交互式排产看板，支持管理者手动调整关键工序

七、研究展望

未来工作将探索以下方向：1）考虑能源消耗的多目标优化；2）融合数字孪生技术的实时排产；3）基于深度学习的排产规则发现。通过持续算法改进与平台优化，推动智能制造排产系统向自主决策方向发展。

基于GA-TS混合算法的混流装配线排产优化研究