基于遺傳算法的服裝大規模定制生產線平衡優化

陳 莎，修 毅，李雪飛

(北京服裝學院 信息中心，北京 100029)

在服裝制造業中，互聯網技術的應用有效促進了產銷端信息平衡，催生出以需求驅動生產的大規模定制生產模式。與傳統服裝企業相比，服裝大規模定制企業的生產訂單具有單量小、款式多變、下單時間不確定等新特點，這就要求生產線要更具生產柔性[1]。若企業仍按標準生產線進行生產，勢必會引起工位忙閑不均、生產設備利用率低等問題。另外，某些定制項復雜的訂單根本無法在標準生產線上完成生產，因此大規模定制生產線平衡問題亟待解決。

在生產車間調度平衡優化的相關研究中，遺傳算法(genetic algorithm, GA)及其改進算法的應用已相對成熟。基于GA的車間調度平衡研究主要分為2類：一是對車間調度數學模型不斷改進使算法優化結果更切合實際生產需求。當生產方式由標準化大批量生產向多品種小批量生產轉變，數學模型也相應轉變為多品種混合生產車間調度問題模型。比如：考慮工件序列約束、以最小化最大完工時間為目標，構建動態流水車間制造單元調度問題模型[2]；考慮加工質量、最大完工時間和加權成本等優化目標，構建多目標柔性作業車間調度問題模型[3]；考慮工件到達時間、加工時間、排隊規則出錯等影響因素，構建不確定因素擾動的柔性作業車間魯棒調度問題模型等[4]，以上模型呈現出動態性、多目標性、不確定性及約束性等復雜的特性。二是對算法本身的改進以保證尋優效率和結果準確性。……