基于改进麻雀搜索算法的装配线平衡问题研究

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2026.02.001

现代制造工程 ›› 2026, Vol. 545 ›› Issue (2): 1-11.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2026.02.001

• 先进制造系统管理运作 • 下一篇

基于改进麻雀搜索算法的装配线平衡问题研究

李知非^1,2, 刘波¹, 黄鹤军³, 娄嘉骏²

1 南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室,南昌 330063;
2 宁波水表(集团)股份有限公司,宁波 315032;
3 江西中烟广丰卷烟厂,上饶 334000

收稿日期:2024-12-30 出版日期:2026-02-18 发布日期:2026-03-18
作者简介:李知非,硕士研究生,主要研究方向为图像检测技术、机械设计、仿真分析及力学分析,E-mail:550452880@qq.com。黄鹤军,高级工程师,主要研究方向为生产线优化调度。娄嘉骏,博士,主要研究方向为智能仪表、物联网技术及应用,E-mail:ljj@chinawatemeter.com。

Research on assembly line balance problem based on improved sparrow search algorithm

LI Zhifei^1,2, LIU Bo¹, HUANG Hejun³, LOU Jiajun²

1 Key Laboratory of Non-Destructive Testing Technology of Ministry of Education, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China;
2 Ningbo Water Meter (Group) Co., Ltd., Ningbo 315032, China;
3 Jiangxi Zhongyan Guangfeng Cigarette Factory, Shangrao 334000, China

Received:2024-12-30 Online:2026-02-18 Published:2026-03-18

摘要/Abstract

摘要： 针对第一类装配线平衡问题,并结合第三类装配线平衡问题,提出一种改进麻雀搜索算法。该方法引入精英反向学习策略、混沌映射策略以及混合差分进化策略,可有效改进麻雀搜索算法的全局搜索能力以及种群陷入局部最优的问题。此外,在优化目标方面,在求解最小工位数的基础上增加了装配线平衡率与平滑指数相结合的优化目标。通过求解某公司的相关实际算例验证,结果表明,装配线平衡率从73.57 %提升至98.69 %,相比最初设计提升了34.14 %,并在多个不同算例下,使用多个不同算法进行对比,进一步验证了该算法对装配线平衡问题具有较好的求解效果。

关键词: 装配线平衡, 改进麻雀搜索算法, 反向学习, 混沌映射, 混合差分进化

Abstract: Aiming at the first type of assembly line balance problem and the third type of assembly line balance problem,an improved sparrow search algorithm is proposed. By introducing reverse learning strategy,chaotic mapping strategy and hybrid differential evolution strategy,this method can effectively improve the global search ability of sparrow search algorithm and the problem of local optimal population. In addition,on the basis of solving the minimum number of stations,an optimization objective combining assembly line balance rate and smoothness index is added. The results show that the assembly line balance rate is improved from 73.57 % to 98.69 %,which is 34.14 % higher than the original design. Moreover,it is further verified that the algorithm has a better solving effect on the assembly line balance problem by comparing several different algorithms under several different calculation examples.

Key words: assembly line balance, improved sparrow search algorithm, chaotic mapping, differential evolution, multi-objective optimization

中图分类号:

TP39

李知非, 刘波, 黄鹤军, 娄嘉骏. 基于改进麻雀搜索算法的装配线平衡问题研究[J]. 现代制造工程, 2026, 545(2): 1-11.

LI Zhifei, LIU Bo, HUANG Hejun, LOU Jiajun. Research on assembly line balance problem based on improved sparrow search algorithm[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2026, 545(2): 1-11.

参考文献

[1] 肖晖.基于萤火虫算法和粒子群算法的装配线平衡问题研究[D].武汉:湖北大学,2023.
[2] 陈帅. 第二类多目标装配线平衡问题的优化研究[D]. 乌鲁木齐:新疆大学,2021.
[3] ALAVIDOOST M,TARIMORADI M,ZARANDI F M.Fuzzy adaptive genetic algorithm for multi-objective assembly line balancing problems[J].Applied Soft Computing,2015,34:655-677.
[4] 李俊成,王巍.基于混合优化算法的多目标装配线平衡问题求解模型[J].中国新技术新产品,2024(1):142-145.
[5] LI M,TANG Q,ZHENG Q,et al.Rules-based heuristic approach for the U-shaped assembly line balancing problem[J].Applied Mathematical Modelling,2017,48:423-439.
[6] 祁思远.混流装配线多目标调度仿真及优化研究[D].天津:天津工业大学,2022.
[7] 杜利珍,张亚军,董理,等.基于改进果蝇算法的第一类装配线平衡率优化[J].组合机床与自动化加工技术,2023(1):184-187,192.
[8] HAN-YE Z.An immune genetic algorithm for simple assembly line balancing problem of type 1[J]. Assembly Automation,2019,39(1):113-123.
[9] MASOOD F,NOURMOHAMMADI A,AMOS H C Ng,et al. An improved genetic algorithm with variable neighborhood search to solve the assembly line balancing problem[J].Engineering Computations,2019,37(2):501-521.
[10] LALAOUI M,AFIA E A.A versatile generalized simulated annealing using type-2 fuzzy controller for the mixed-model assembly line balancing problem[J]. IFAC Papers OnLine,2019,52(13):2804-2809.
[11] 李爱平,赵亚西,张家骅,等.考虑装配关系复杂性的多目标装配线平衡优化方法[J].计算机集成制造系统,2019,25(7):1665-1675.
[12] 刘冬,张卫,陆宝春. 求解多目标混流装配线平衡问题的VPS-PSO算法[J].机械设计与制造,2019(2):257-260.
[13] ZHONG Y,AI B. A modified ant colony optimization algorithm for multi-objective assembly line balancing[J].Soft Computing,2017,21(22):6881-6894.
[14] 管梦竹,原丕业,王淑玉. 基于混合果蝇算法的双边装配线平衡问题研究[J].计算机集成制造系统,2025,31(1):56-66.DOI:10.13196/j.cims.2022.0503.
[15] 朱恺. 基于混合混沌粒子群算法的U型装配线平衡问题研究[D].杭州:浙江工业大学,2016.
[16] YANG X. Chaos-Enhanced Firefly Algorithm with Automatic Parameter Tuning[J].International Journal of Swarm Intelligence Research (IJSIR),2011,2(4):1-11.
[17] YANG X. Multi objective firefly algorithm for continuous optimization[J]. Engineering with Computers,2013,29(2):175-184.
[18] VIEN Q,LE A T,YANG X,et al.Enhancing Security of MME Handover via Fractional Programming and Firefly Algorithm[J]. IEEE Transactions on Communications,2019,67(9):6206-6220.
[19] 孙仟硕,王英博.融合多策略的改进蜣螂优化算法及其应用[J].信息与控制,2024,53(5):631-641,651. DOI:10.13976/j.cnki.xk.2024.3194.
[20] 李大海,詹美欣,王振东.基于多个改进策略的增强麻雀搜索算法[J].计算机应用,2023,43(9):2845-2854.

基于改进麻雀搜索算法的装配线平衡问题研究

Research on assembly line balance problem based on improved sparrow search algorithm

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	刘洋, 李申, 刘飞, 宋小刚. 基于DRMPSO的绳驱冗余机械臂逆运动学求解与运动规划[J]. 现代制造工程, 2025, 540(9): 53-59.
[2]	夏兴华, 洪铁懿, 金佳呈, 韩忠华. 基于改进樽海鞘群算法的多目标混合流水车间调度优化[J]. 现代制造工程, 2025, 539(8): 10-18.
[3]	景会成, 张冰珂, 张靖轩, 郭明亮, 孙晋超. 基于改进粒子群算法的焊接机械臂轨迹规划方法^*[J]. 现代制造工程, 2025, 537(6): 67-72.
[4]	董靖宇, 郭银章. 一种基于改进蒲公英优化的云制造服务组合策略^*[J]. 现代制造工程, 2025, 535(4): 25-35.
[5]	俞峰, 徐勇, 范锐敏, 韩冰. 基于改进麻雀搜索算法的多目标柔性车间调度问题研究[J]. 现代制造工程, 2025, 543(12): 27-34.
[6]	刘如起, 宁留洋. 基于多策略改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划[J]. 现代制造工程, 2025, 541(10): 67-72.
[7]	轩华, 吕琳. 基于组合缓冲的分布式置换流水车间调度优化^*[J]. 现代制造工程, 2025, 532(1): 1-14.
[8]	景湉佳, 贾世会, 迟晓妮, 唐秋华. 基于线性加权和法的装配线平衡问题求解^*[J]. 现代制造工程, 2024, 522(3): 8-14.
[9]	陈泽鹏, 李林, 楚晓静, 尹凤福. 基于改进教与学优化算法的废旧智能手机拆解深度优化研究^*[J]. 现代制造工程, 2024, 522(3): 119-126.
[10]	王海群, 郭庆通, 葛超. 基于改进蜣螂优化算法的搬运机器人路径规划^*[J]. 现代制造工程, 2024, 530(11): 87-95.
[11]	林珊;. 基于DMAIC方法的装配线平衡改进研究[J]. 现代制造工程, 2023, 511(4): 13-20.
[12]	董维振;陈燕. 基于改进麻雀搜索算法的带钢面标识别方法[J]. 现代制造工程, 2023, 509(2): 84-91.
[13]	夏建平，李尚强，部绍闵，杨庆福，高德优. 多目标U型顺序相依装配线平衡问题的改进NSGA-Ⅲ[J]. 现代制造工程, 2023, 519(12): 13-21.
[14]	原丕业，管梦竹. 基于改进果蝇优化算法的第Ⅰ类双边装配线平衡问题研究[J]. 现代制造工程, 2022, 499(4): 29-36.
[15]	胡启国，王泽霖，陈思祥，雷旭东. 一种混沌鲸鱼-旗鱼复合型算法的永磁同步电机PI控制[J]. 现代制造工程, 2022, 507(12): 125-130.