用于汽車沖壓生產規劃的遺傳算法

用于汽車沖壓生產規劃的遺傳算法

板材沖壓具有高生產率和低勞動力成本的優勢，是一種需要廣泛應用在汽車行業中的成形方法。由于汽車制造廠通常需要沖壓多種零件，這需要制訂嚴格的生產計劃，保證效益最高，所以需考慮沖壓調度問題。而沖壓調度問題需考慮與零件需求量、沖壓模具、零件庫存有關的多種因素。研究了與汽車沖壓作業相關的規劃問題，提出了一種基于最早日期排序的生產規劃遺傳算法。

通過設置截止日期（EDD）和預期成本而進行目標規劃求解是一種基于最早日期排序的優化方法。該方法能解決大部分沖壓調度問題，但是如果零件庫存比較低，則不能很好地體現調度方法。重點研究了在基于最早日期排序法的基礎上結合遺傳算法，提出一種適用于各種庫存狀況的改進遺傳算法，該算法將庫存作為規劃目標之一，避免庫存不足，從而可解決所有情況下的沖壓調度問題。利用所提出的新方法，在始終保證完成各種沖壓任務的前提下，對一種大型沖壓機沖壓調度規劃問題進行了研究。此前，沖壓機的調度規劃大部分需人工參與，而改進后的遺傳算法完全可以通過計算機進行規劃。

研究結果表明，該改進算法合理地解決了庫存不足情況下的沖壓調度問題，也可以擴展到在有隨機需求情況下解決最優規劃的類似問題。該算法不僅限于解決避免庫存不足的問題，而且可以實現在受多種因素制約下的最優沖壓生產規劃。

刊名：Computers& Industrial Engineering（英）

刊期：2017年第1期

作者：Sayak Roychowdhury et al

編譯：徐嘉浩