應用改良式粒子群最佳化演算法於模擬最佳化之裝配線設計

Simulation Optimization Using Improved Particle Swarm Optimization Algorithm with Application to Assembly Line Design

楊家勇(Jia-Yung Yang)

指導教授 ： 郭人介

國立臺北科技大學/管理學院/工業工程與管理研究所/碩士(2008年)

摘要

工廠生產裝配線的排程、順序及工作下單時機一直是生產管理議題中十分重要的工作，其目的在於適時的配置製造資源，以最有效率的方式來完成產品。而在規模較大的企業裡，製程的改變往往牽動著許多環節與成本，為了減少不必要的錯誤與成本，許多企業紛紛導入了模擬(Simulation)的概念，但因為傳統電腦模擬若要解最佳化問題，必須以窮舉法的方式將問題的所有可行解皆代入模擬系統裡面，非常的費時且不具效率。本研究結合最佳化之演算技術，期望能讓電腦模擬系統可以更快更有效率的搜尋最佳的組合。
本研究利用電腦模擬技術建構一生產裝配線，並分別使用粒子群演算法(Particle swarm optimization, PSO)、突變式粒子群演算法(Particle swarm optimization with mutation based on similarity, PSOMS)及基因演算法(Genetic algorithm)來進行搜尋，希望在固定生產線配置的情境下，藉由模擬最佳化的過程找到每一原物料的最佳進料時間，以求得總完工時間與在製品等待時間最短。最後透過實驗設計與統計檢定法，證實突變式粒子群演算法(PSOMS)明顯優於基因及粒子群演算法。

關鍵字

粒子群演算法 ； 模擬最佳化 ； 生產裝配線

並列摘要

Assembly line design is an important part of process. Some processes have to change in order to increase the efficiency. Computer simulation has been applied on process design for many decades. Traditionally, simulation has to run all possible alternatives of assembly line. Therefore, simulation is not considered as an optimization technique. Since particle swarm optimization algorithm has been widely used for solving optimization problems in different research areas and gained good performance. This research presents the uses of simulation and improved particle swarm optimization to optimize the management parameters in production.
To start with, this study reviews the main parameters to be taken into account for managing an assembly line with bypass workstations. Then, this research creates an assembly line by Flexsim software. And then, using particle swarm optimization (PSO) with mutation based on similarity (PSOMS) and genetic algorithm (GA) to find the optimize solution. The simulation results show that PSOMS is better than other algorithms through experimentation design and statistic test.

並列關鍵字

Particle swarm optimization ； Simulation optimization ； Assembly line

參考文獻

[4] 洪歆雅，整合類神經網路與粒子群演算法為輔之模糊神經網路於供應商選擇之應用，國立台北科技大學工業工程與管理研究所，碩士論文，2007。

[6] 葉思緯，應用粒子群最佳化演算法於多目標存貨分類之研究，元智大學工業工程與管理研究所，2004。

[3] 阮永漢，系統模擬與基因演算法於完全相同機台排程之應用，元智大學工業工程與管理研究所，碩士論文，2002。

[2] 林芳君，應用粒子群最佳化於群集分析以縮短SMT換線時間 - 以研華科技為例，國立台北科技大學工業工程與管理研究所，碩士論文，2007。

[10] Banks, J., Carson Ⅱ, J.S., and Nelson, B.L., Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall, Inc., 1995, pp.3-13.