一种基于粒子群算法的生产线缓冲区容量分配技术.pdf

基于粒子群算法的生产线缓冲区容量分配技术 缓冲区容量优化分配问题（Buffer Allocation Problem，BAP）是一个 NP-hard 组合优化问题，是设计制造系统中一个重要的研究方向。该问题的目的是在生产线系统中找到最优的缓冲区容量配置，以完成特定的目标。根据目标的不同，可以将该问题分为三类：缓冲区总量一定时，以最大化生产率为目标对缓冲区容量进行分配；生产线生产率一定时，以最小化缓冲区总量为目标对缓冲区容量进行分配；缓冲区总量和生产线生产率一定时，以生产线上平均在制品数量最少为目标对缓冲区进行分配。 粒子群算法是一种基于 Swarm Intelligence 的优化算法，通过模拟鸟类群体的搜索行为来寻找最优解。该算法的优点是能够有效地避免陷入局部最优解，并且能够快速地收敛到全局最优解。 本文提出的基于粒子群算法的生产线缓冲区容量分配技术，能够有效地解决缓冲区容量优化分配问题。该技术将一定规模的粒子群平分成多个种群，分别按照 ω 线性递减策略的粒子群算法的规则进化，并对各种群中粒子群算法附以不同的惯性权重，通过“移民算子”实现各种群的协同进化。该技术能够保持各子群进化的独立性，又保证子群间进化的合作性。 通过测试结果表明，该技术能够在较小的迭代次数内搜索到全局最优解，对克服早熟收敛有显著效果。该技术的优点是收敛精度高、鲁棒性好、局部搜索能力强等。 缓冲区容量优化分配问题在实际生产中具有重要的应用价值。例如，在汽车制造业中，缓冲区容量的合理分配可以提高生产效率，减少生产成本。在计算机硬件industry 中，缓冲区容量的合理分配可以提高计算机系统的性能，减少计算机系统的故障率。 在未来，基于粒子群算法的生产线缓冲区容量分配技术可以应用于更多的工业领域，例如机器人制造业、电子制造业等，以提高生产效率，减少生产成本。 本文提出的基于粒子群算法的生产线缓冲区容量分配技术能够有效地解决缓冲区容量优化分配问题，具有重要的应用价值和前景。