装配线是一种将产品以流水线的方式完成所有工序并转换成最终产品的一种生产组织形式,在不改变或者较少改变生产设施的前提下,通过对装配线进行合理的组织与排序优化,可以减少制造成本和加快生产响应速度。随着社会的发展,装配线经历了从一条装配线只能装配一种产品的单一装配线发展到一条装配线能够装配多种产品的混流装配线。目前,全球工业4.0的要旨在于在制造过程中尽可能多的拓展更丰富的服务,提出更好、更完善的解决方案,满足消费者的个性化需求,走软性制造+个性化定制道路。因此本论文以多功能装配工作站和全功能装配工作站环境为背景,构成了柔性混流装配线,详细剖析了产品装配过程中需解决的技术问题,利用遗传算法以及邻域搜索算法,研究了在不改变装配线区间长度下,对柔性混流装配线在各种工序限制条件下进行排序的问题。该研究对工业4.0下的智能装配具有较强的参考价值。产品排序与工序排序对柔性混合装配线的高效运行有着重要的影响,在传统的管理过程中,它们之间的关系往往被割裂了。因此,独立的产品排序与工序调度安排是不能使装配线运作达到最优的,基于排序问题求解的复杂性,本论文对产品排序采用遗传算法研究,对工序排序采用邻域搜索,然后将两者结合,形成一种新的GA-LSM算法,将该算法结果与CSO猫群算法结果进行对比实验。传统的混流装配线调度由于每件产品每道工序装配时间不同,对于开式工作站,则存在过载负荷,对于闭式工作站,则装配线需要停止。本文研究中采用了分批处理技术,对每个批次进行调度安排,求解最大时间最小化。这对于无负荷且不停机的情况下进行调度具有理论指导意义,对于类似柔性混流装配线的合理组织与调度具有实际参考价值。本文研究了柔性混流装配线的排序问题。探讨了柔性混流装配线下的产品投放顺序和工序排序对装配时间的影响,并建立了最大时间最小化模型。通过3组案例---具有非紧密优先约束关系的柔性混流装配线调度,具有紧密优先约束关系的柔性混流装配线调度,同机紧密优先约束关系的柔性混流装配线调度,结果表明了 GA-LSM算法的有效性与普适性。