基于人类工效学和多种群遗传算法的生产线平衡与体力作业负荷优化研究

基于人类工效学和多种群遗传算法的生产线平衡与体力作业负荷优化研究

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/144409345

在工业生产中，生产线平衡与体力作业负荷优化是提高生产效率和保障员工健康的关键问题。本文基于人类工效学理论，采用多种群遗传算法，针对持续性和非持续性两种生产场景，构建了相应的优化模型，并通过实际案例验证了模型的有效性。

持续性作业生产场景下的生产线平衡优化

在邮轮薄板分段装配的持续性作业环境中，工人通常执行高度重复且固定化的任务，这不仅影响到个人健康，也限制了生产效率。为解决这一问题，研究基于第Ⅱ类生产线平衡问题模型，聚焦于最大化生产效率、最小化人员体力作业负荷离散系数和最小化人员工作技能培训成本。该研究考虑到了人员分配限制约束、体力作业负荷限制以及员工技能对任务的影响等因素，并构建了一个多目标的生产调度数学模型。

考虑到此类问题属于NP-hard问题，即求解难度较高，因此引入了多种群遗传算法来作为求解方法。这种算法能够通过模拟自然选择过程中的进化机制，有效地搜索最优或近似最优解。为了验证所建模的有效性，研究人员结合实际案例进行了模型求解，并将多种群遗传算法的结果与常规遗传算法进行了对比分析。结果显示，在保持现有生产效率的同时，新的算法成功地均衡了装配员工的体力作业负荷，减少了因体力劳动造成的健康风险。此外，多种群遗传算法表现出更强的局部搜索能力，其求解质量明显优于传统方法，证明了该算法在解决复杂生产调度问题上的优越性。

非持续性作业生产场景下的任务分配优化

针对非持续性作业生产场景中出现的任务分配不均和人员空闲等待时间较长的问题，研究综合了第Ⅰ类和第E类生产平衡问题模型的特点，旨在同时提升生产效率和减少人员工作负荷的不均匀性。具体而言，在已知生产线设备数量和其他资源配置的情况下，模型考虑了任务操作的优先级关系、人员工作负荷限制及生产节拍等条件，以期达到最高生产效率和最低工作负荷均衡指数的目标。

为了解决这个复杂的任务分配问题，同样采用了多种群遗传算法进行求解，并将其结果与常规遗传算法进行了比较。通过对实际案例的研究发现，所提出的优化模型显著降低了人员的空闲等待时间，实现了员工工作负荷的合理分配，从而提高了整体生产效率。更重要的是，相比传统的遗传算法，多种群遗传算法展示了更高的收敛性和更优的求解质量，进一步验证了其在处理此类问题时的优势。

人类工效学应用于生产线设计的重要性

通过上述两种不同工况下生产调度模型的构建与求解，本研究强调了将人类工效学理论融入生产线平衡设计的重要性。从实践角度来看，该优化模型不仅可以提高船舶制造企业的生产效率，还能有效降低作业人员的人因风险，如过度劳累和工伤事故。这不仅有助于改善员工的工作环境和健康状况，还可以为企业节省大量用于医疗保健和员工补偿的成本。最终，这样的改进措施将促进企业实现可持续发展目标，增强市场竞争力。

Python代码示例

下面是一个简化的Python代码片段，展示如何使用多种群遗传算法解决生产线平衡问题。注意：这段代码仅为示意用途，不包含所有必要的功能和细节。

import random
from deap import algorithms, base, creator, tools

# 定义适应度类和个体类
creator.create("FitnessMulti", base.Fitness, weights=(-1.0, -1.0))  # 多目标优化
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMulti)

# 初始化工具箱
toolbox = base.Toolbox()

# 参数设置
NUM_TASKS = 20  # 假设有20个任务需要分配
IND_SIZE = NUM_TASKS  # 个体大小等于任务数量

# 随机生成初始种群成员
def init_individual():
    return [random.randint(1, 5) for _ in range(NUM_TASKS)]  # 每个任务分配给1到5号工作站之一

toolbox.register("individual", tools.initIterate, creator.Individual, init_individual)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)

# 定义评估函数（简化版）
def evaluate(individual):
    """计算适应度值，这里只是一个占位符函数"""
    load_variance = numpy.var(individual)  # 负荷方差，表示工作量分布的均匀程度
    efficiency = sum(individual)  # 效率，这里简单地求和作为示例，实际应用中应替换为具体的效率计算逻辑
    return (load_variance, efficiency)

toolbox.register("evaluate", evaluate)

# 选择、交叉和变异操作
toolbox.register("select", tools.selNSGA2)  # 使用NSGA-II选择算子适用于多目标优化
toolbox.register("mate", tools.cxUniform, indpb=0.5)
toolbox.register("mutate", tools.mutUniformInt, low=1, up=5, indpb=0.2)

# 主程序开始
if __name__ == "__main__":
    pop = toolbox.population(n=100)  # 创建初始种群
    hof = tools.HallOfFame(1)  # 记录最佳个体
    stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
    stats.register("avg", numpy.mean, axis=0)
    stats.register("min", numpy.min, axis=0)
    stats.register("max", numpy.max, axis=0)

    # 执行遗传算法
    algorithms.eaMuPlusLambda(pop, toolbox, mu=100, lambda_=200, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=50,
                              stats=stats, halloffame=hof, verbose=True)

    # 输出结果
    print("Best individual is:", hof[0])
    print("With fitness:", hof[0].fitness.values)