模糊作业时间的多目标装配线平衡问题建模与优化

来源：计算机工程与应用杂志2026年第13期北京时间：

作者：吕文杰, 张文会, 陶新民, 宋子文, 席聪

单位：东北林业大学 土木与交通学院，哈尔滨 150040；

摘要：针对动力电池模组实际装配作业的不确定性，采用梯形模糊数描述作业时间的不确定性，建立了考虑模糊作业时间的多目标装配线平衡问题（assembly line balancing problem，ALBP）的数学模型，以最小化各工作站空闲时间差异、减少激活工作站数量以及降低装配过程中的能耗为目标。为有效解决该问题，提出了一种改进的北方苍鹰优化（improved northern goshawk optimization，INGO）算法进行求解。该算法基于Pareto快速非支配排序和拥挤距离机制，重新定义了搜索算子，并通过局部搜索策略将非支配解作为个体，引导算法向最优方向收敛。基于动力电池模组装配实例，求得7种可选平衡方案，实现了求解结果的多样性。为验证INGO算法的可行性与优越性，将其与非支配排序遗传算法II（non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA-II）和多目标模拟退火（multi-objective simulated annealing，MOSA）算法进行了对比分析，并以超体积（hypervolume，HV）和反向生成距离（inverted generational distance，IGD）作为主要性能评估指标，结果表明，该算法相比于NSGA-II和MOSA，HV指标分别提高了7.5%和13.2%，IGD指标分别降低了22.7%和43.3%，该方法可实现模糊作业时间ALBP的高效求解。最后，通过消融实验进一步验证了该算法的有效性。

关键词：装配线平衡,动力电池,模糊作业时间,多目标优化,改进北方苍鹰优化算法,梯形模糊数

基金资助：国家自然科学基金（62176050）。