武科大网讯 近日，js官网机械学院张子凯讲师、唐秋华教授、李梓响副教授与西班牙格拉纳达大学Manuel Chica学者合作在《IEEE Transactions on Cybernetics》期刊上发表题为“Reinforcement learning-based multi-objective evolutionary algorithm for mixed-model multimanned assembly line balancing under uncertain demand”的研究论文。该期刊2022年影响因子为19.118，是中科院一区top期刊，张子凯为第一作者，唐秋华为通讯作者，js33333线路登录为第一单位。
混流装配线以顾客需求为导向，同时进行多种产品的共线生产，广泛应用于电子产品、汽车、高铁和飞机等制造业。目前，随着顾客需求的不断变化和定制化程度的持续增长，不同产品在装配工序和操作时间上存在显著差异。采用确定型方法制定的工序分配方案难以将各工位操作控制在生产节拍内，易于造成装配作业紊乱、生产节奏失稳。亟需研究不确定需求环境下的混流装配作业，研制稳健且高效的混流装配线平衡方法，实现高效、协调、稳定生产的目标。
针对上述情况，该论文提出了一种基于节拍松弛的鲁棒混合整数线性规划模型，以实现不确定需求的鲁棒吸收，保证装配过程的节奏性和稳健性，提高装配线的抗干扰能力。基于此，进一步设计基于强化学习的多目标进化算法，通过强化学习提高算法的自适应能力，以便在面对算法进化呈现停滞或早熟倾向时，能自行修正算法搜索方向，以实现大规模装配线平衡问题的高效快速求解。（机械学院）
论文链接：https://doi.org/10.1109/TCYB.2022.3229666
近年来，生产系统工程研究所在装配调度和装配线平衡等领域取得多项成果，相关论文如下：
[1] https://doi.org/10.1016/j.swevo.2023.101255 (蒙凯、唐秋华、张子凯、李梓响)
[2] https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.10.013 (成丽新、唐秋华、张利平)
[3] https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108293 (成丽新、唐秋华、张利平、喻春龙)
[4] https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.04.019 (张利平、胡一凡、王创剑、唐秋华)
[5] https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104593 (赵联鹏、唐秋华、张子凯)
[6] https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107513 (张子凯、唐秋华)
[7] https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.03.020 (张子凯、唐秋华)
[8] https://doi.org/10.1007/s00521-020-05610-2 (李梓响、唐秋华)
