【摘 要】
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针对目前大多数服装企业在生产过程中遇到的编制效率低、工位负荷不均等问题，提出一种基于精英机制的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对服装流水线进行编排。依据企业生产现状，以最小化瓶颈工位总工时、生产线平衡指数、工位负荷均衡指数为目标，借助MatLab（R2018a）建立数学模型，从运行后得出的1组Pareto最优解集中，得出多种流水线生产编排方案。经生产实例验证表明，该算法能够综合优化多个精益
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2017D01C060）；
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针对目前大多数服装企业在生产过程中遇到的编制效率低、工位负荷不均等问题，提出一种基于精英机制的非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对服装流水线进行编排。依据企业生产现状，以最小化瓶颈工位总工时、生产线平衡指数、工位负荷均衡指数为目标，借助MatLab（R2018a）建立数学模型，从运行后得出的1组Pareto最优解集中，得出多种流水线生产编排方案。经生产实例验证表明，该算法能够综合优化多个精益生产目标，提供多种以上的生产编排方案，且编制效率普遍在92%以上，生产线均衡指数集中在4.6上下，工位负荷指数均低于0.9,使综合考虑后的生产要素最大化适配于生产线，对后期服装生产线多目标平衡的研究提供思路。
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