一、前言
伴随着社会进步和经济发展,制造型企业面对的市场竞争更加激烈,市场波动加剧,产品周期缩短等问题都对企业提出了新的挑战。制造型企业生产线、装配线所需物料种类不同,数量繁多,导致物料配送方面难度很大。因此,企业想要摆脱物料配送对自身生产效率的制约,就必须建立起更为科学高效的物料配送模式,优化物料配送路径,降低成本,为提升生产制造效率提供保障。实现将装配线所需物料适时适量地送达正确工位的准时生产目标,以配送成本最小为目标函数,满足牵引车车载量、工位时间窗等约束。
本文意在分析了现阶段汽车混流装配线物料配送中存在的问题，选择适用于改良汽车混流装配物料配送路径规划的方法，运用粒子群算法、遗传算法等针对某一公司的混流装配路径进行优化分析，发现其现阶段的不足并改进。
关键词. 混流装配线、物料配送、路径优化、粒子群算法
二、国内外研究情况
物料配送是一个周期活动。 物料配送方案设计包括两个方面， 第一是配送策略，设计物料配送的方法；第二是实际配送，在实际配送中，首先需要设计现场实施控制方案，即设计触动物料配送活动开始的触动事件，当现场生产情况到达触发状态，触发配送活动开始，之后根据计算的配送结果进行实际运输配送， 在运输配送时需要优化配送路线，保证配送策略的顺利实施。当前的研究主要集中在配送策略，实施控制方法，运送路径优化三个方面。本论文研究的路径优化所采用基本方法有：蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、模型方法等。根据选定公司的混流装配线的具体问题选择合适的算法进行改进，计算优化后的配送总路程，并与之前的混流装配线进行比较。
1、国内研究情况
（1）在配送策略研究方面，许多学者运用了不同的方法，现有的方法主要以定量研究和定性研究为主。其中，定量研究主要集中在配送优化模型的设计上。
葛茂根［10］针对机械产品装配线物料配送问题， 建立了物料配送的准时化模型。该模型考虑了三种优化目标，包括运输时间、运输成本和线边库存，考虑的物料约束主要包括车辆装载能力和线边库存容量。并运用混合粒子群算法对模型求解。
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