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随着机器人技术和制造业的发展，人机协同装配以其在成本、效率和智能化方面的优势，逐步应用于装配制造业，并成为复杂产品装配的*方式。人机协同装配并不是简单粗暴的“机器换人”，而是将工业革命以来极度细化的人工流水线工作，拉回到“以人为本”的组织模式，让机器人和员工分别从事自己更擅长的事：机器承担更为重复、枯燥、负重及危险的工作，员工承担更多具有创造性和灵活性的工作。基于员工和机器人之间的优势互补，人机协同装配更宜于人性化操作设计，更有利于提升装配效率，提高经济效益，稳定产品质量，及时响应市场波动，故而人机协同装配也成为未来智能化生产的重要基础。人机协同双边装配是汽车、摩托车等大型复杂产品装配时所采用的装配方式。由于装配线上每一成对工位中可布局左、右两个工位，因此装配线长度更短，物料搬运成本更低，在制品数量更少。同时，部分设备能被更多工位共用，不同工位之间更易于合作，生产过程的柔性更强，且企业运营成本更低。然而，在人机协同双边装配的操作模式下进行装配线平衡时，必须考虑人机操作匹配、人机布局、操作分配等多个子问题，这也导致装配线平衡问题复杂度显著提高。本书结合汽车装配企业的需求，针对人机协同双边
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| 內容簡介： |
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本书结合汽车装配企业的需求，针对人机协同双边装配的能力规划与作业调度，挖掘人机装配能力特性、系统特有约束，构建了问题的模型和智能算法。研究成果将丰富现有的装配调度理论，有望提升我国汽车装配的管理水平，促进我国装配制造业的自动化和智能化升级。本书可作为机械工程、管理科学和工程、计算机科学和技术等学科的教师、学生和相关研究人员的参考书，书中提供的模型和算法也可协助装配线优化工程师实现双边装配线的持续改进。
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| 關於作者： |
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武汉科技大学机械自动化学院博士生导师、国家二级教授、生产系统工程研究所所长。1992年毕业于东北大学机械系，2000年于武汉科技大学获工学硕士学位，2005年于武汉理工大学获工学博士学位，2008年赴美国普林斯顿大学复杂系统实验室交流访问。主持三项国家自然科学基金面上项目及高等学校博士学科点博导类课题等，参与或省级项目多项。在《Applied Mathematical Modeling》、《Energy》、《机械工程学报》等国内外重要学术期刊和会议上发表论文100余篇，被SCI/EI/ISTP收录50余篇、合作发表论著2部、取得国家发明专利2项。现为美国ASME会员、计算机集成制造系统理事、湖北省运筹学学会理事、湖北省工业工程学会理事、EJOR等权威期刊的审稿专家。获“三八红旗手标兵”、“巾帼十佳”、武汉市优秀论文奖、武汉市科学技术成果奖、中国机械工程学会优秀论文、机械工程学会嘉奖等荣誉，列入2017 年《机械工程学报》高被引作者榜单，2017年12月获国家自然科学基金委机械工程学科2016 年度结题优秀奖。
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| 目錄：
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第1章绪论(1)
1.1装配线平衡优化问题(1)
1.1.1装配线的特征和应用(1)
1.1.2装配线平衡问题(2)
1.2人机协同装配线平衡优化(3)
1.2.1员工装配线平衡问题(3)
1.2.2机器人装配线平衡问题(4)
1.2.3人机协同装配平衡问题(5)
1.3双边装配线平衡优化(6)
1.3.1双边装配线布局(6)
1.3.2双边装配线平衡问题(7)
1.3.3人机协同双边装配线平衡问题(8)
1.4双边装配线平衡问题的求解方法(9)
1.4.1精确方法(9)
1.4.2启发式算法(10)
1.4.3智能优化算法(11)
1.5本书的特色和主要内容(11)
本章参考文献(12)
第2章员工双边装配线平衡优化(15)
2.1问题描述(15)
2.2研究概述(17)
2.3双边装配线平衡问题的数学模型(19)
2.3.1混合整数规划模型(20)
2.3.2模型的拓展(20)
2.4双边装配线平衡问题的编码和解码(21)
2.4.1双边装配线平衡问题的编码(21)
2.4.2双边装配线平衡问题的解码(23)
2.5单解智能算法(25)
2.5.1编码、解码和邻域结构(25)
2.5.2模拟退火算法(26)
2.5.3延迟接受爬山算法(27)
2.5.4禁忌搜索算法(28)
2.5.5变邻域搜索算法(29)
2.5.6迭代贪婪算法(29)
2.5.7迭代局部搜索算法(31)
2.6案例测试和结果分析(32)
2.6.1实验设计(32)
2.6.2不同的解码和节拍获取方式性能对比(34)
2.6.3实验结果分析及讨论(37)
本章参考文献(47)
第3章机器人双边装配线平衡优化(56)
3.1问题描述(56)
3.2研究概述(57)
3.3机器人双边装配线平衡问题的数学模型(59)
3.4群智能算法(61)
3.4.1编码和解码(62)
3.4.2采取的邻域结构(63)
3.4.3遗传算法(64)
3.4.4离散粒子群算法(65)
3.4.5原始布谷鸟搜索算法(66)
3.4.6离散布谷鸟搜索算法(67)
3.4.7原始人工蜂群算法(68)
3.4.8改进人工蜂群算法(68)
3.5案例测试和结果分析(70)
3.5.1实验设计(70)
3.5.2参数校验(72)
3.5.3实验结果分析及讨论(73)
本章参考文献(86)
第4章人机共线双边装配线平衡优化(90)
4.1问题描述(90)
4.2研究概述(91)
4.3人机共线双边装配线平衡优化模型(92)
4.3.1混合整数规划模型一(92)
4.3.2混合整数规划模型二(94)
4.3.3模型的拓展(96)
4.4智能优化算法(97)
4.4.1编码、解码和邻域结构(97)
4.4.2原始人工蜂群算法(99)
4.4.3人工蜂群算法1(100)
4.4.4人工蜂群算法2(101)
4.4.5改进人工蜂群算法(101)
4.4.6原始蜂群算法(103)
4.4.7改进蜂群算法(104)
4.4.8案例展示(105)
4.5案例测试和结果分析(106)
4.5.1实验设计(106)
4.5.2对比结果与讨论(108)
本章参考文献(119)
第5章人机协同双边装配线平衡优化(121)
5.1问题描述(121)
5.2研究概述(122)
5.3人机协同双边装配线平衡优化模型(124)
5.3.1人机串行协同装配线平衡数学模型(124)
5.3.2人机并行协同装配线平衡数学模型(126)
5.3.3模型的拓展(128)
5.4智能优化算法(129)
5.4.1编码、解码和邻域结构(130)
5.4.2原始候鸟优化算法(132)
5.4.3改进候鸟优化算法1(132)
5.4.4改进候鸟优化算法2(134)
5.4.5案例展示(136)
5.5案例测试和结果分析(138)
5.5.1实验设计(138)
5.5.2对比结果与讨论(140)
本章参考文献(151)
第6章考虑成本和效率的人机协同双边装配线的多目标优化(154)
6.1问题描述(154)
6.2研究概述(154)
6.3多目标人机协同双边装配线平衡优化模型构建(156)
6.3.1考虑人机串行协作的多目标模型(156)
6.3.2考虑人机并行协作的多目标模型(158)
6.4多目标优化算法(160)
6.4.1编码和解码(160)
6.4.2邻域结构和交叉操作(162)
6.4.3快速非支配遗传算法(162)
6.4.4多目标模拟退火算法(164)
6.4.5原始多目标人工蜂群算法(167)
6.4.6改进多目标人工蜂群算法(168)
6.4.7多目标候鸟优化算法(168)
6.4.8案例展示(169)
6.5案例测试和结果分析(171)
6.5.1实验设计(171)
6.5.2多目标算法评价指标(172)
6.5.3对比结果与讨论(174)
本章参考文献(185)
第7章人机协同双边装配线平衡实例研究(189)
7.1背景介绍(189)
7.2员工双边装配线平衡优化案例(190)
7.3人机协同双边装配线平衡优化案例(202)
7.4考虑成本和效率的人机协同双边装配线的多目标优化案例(205)
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| 內容試閱：
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随着机器人技术和制造业的发展，人机协同装配以其在成本、效率和智能化方面的优势，逐步应用于装配制造业，并成为复杂产品装配的方式。人机协同装配并不是简单粗暴的“机器换人”，而是将工业革命以来极度细化的人工流水线工作，拉回到“以人为本”的组织模式，让机器人和员工分别从事自己更擅长的事：机器承担更为重复、枯燥、负重及危险的工作，员工承担更多具有创造性和灵活性的工作。基于员工和机器人之间的优势互补，人机协同装配更宜于人性化操作设计，更有利于提升装配效率，提高经济效益，稳定产品质量，及时响应市场波动，故而人机协同装配也成为未来智能化生产的重要基础。人机协同双边装配是汽车、摩托车等大型复杂产品装配时所采用的装配方式。由于装配线上每一成对工位中可布局左、右两个工位，因此装配线长度更短，物料搬运成本更低，在制品数量更少。同时，部分设备能被更多工位共用，不同工位之间更易于合作，生产过程的柔性更强，且企业运营成本更低。然而，在人机协同双边装配的操作模式下进行装配线平衡时，必须考虑人机操作匹配、人机布局、操作分配等多个子问题，这也导致装配线平衡问题复杂度显著提高。首先，现场工人的多技能特点和机器人的性能差异，使得操作的加工时间变为由人机共同决定的可变动时间，不合理的人机操作匹配易导致巨大的装配时间浪费，甚至导致装配过程紊乱。因此，如何科学地匹配人机操作，保证生产线高效、稳定运行，是人机协同双边装配的首要问题。其次，在双边装配线平衡中，本就存在优先关系约束、方向约束、区域约束、同步约束等复杂约束，增加了问题复杂度和可行解生成难度。一旦将人机协同纳入考虑，还需考虑机器人的性能特征：有的机器人可与员工共线但不可共处于同一工位，有的机器人可与员工共处于同一工位，以串行或并行方式进行协同操作。当员工与具有不同性能特征的机器人协同工作时，如何在保证安全的前提下完成人机布局，实现操作的合理分配，是员工和机器人达成协作的核心问题。基于汽车等大型复杂产品的装配需求，本书力图总结作者和国内外同行在双边装配线平衡问题方面多年的研究成果，阐述员工双边装配线平衡优化、机器人双边装配线平衡优化、人机共线双边装配线平衡优化、人机协同双边装配线平衡优化，以及考虑成本和效率的人机协同双边装配线的多目标优化等问题，利用问题特征分析、数学模型构建及智能算法开发三个手段，解析问题，并指出解决措施。本书分为7章，每章的主要内容介绍如下。第1章概括描述了人机协同双边装配线平衡的基本术语和优化算法。第2章介绍了以小化生产节拍为优化目标的员工双边装配线平衡优化问题，主要包括问题的研究进展、数学模型、问题的编码和解码方式，以及多种单解智能算法。第3章介绍了以小化生产节拍为优化目标的机器人双边装配线平衡优化问题，主要包括问题的研究进展、数学模型、问题的编码和解码方式，以及多种群智能算法。第4章介绍了人机共线双边装配线平衡优化问题，主要包括问题的研究进展、两种以小化生产节拍为优化目标的数学模型、问题的编码和解码方式，以及多种单解智能算法和群智能算法。第5章介绍了以小化生产节拍为优化目标的人机协同双边装配线平衡优化问题，特别是人机串行协作和人机并行协作模式下双边装配线平衡数学模型、问题的编码和解码方式，以及多种单解智能算法和群智能算法。第6章介绍了考虑成本和效率的人机串行协作双边装配线的多目标优化问题，主要包括问题的研究进展、人机串行协作模式下的多目标数学优化模型、问题的编码和解码方式，以及五种多目标优化算法。第7章采用本书中介绍的智能算法对某汽车总装厂的人机协同双边装配线平衡案例进行优化。本书可作为机械工程、工业工程、管理科学与工程、计算机科学与技术等学科的教师、学生和相关研究人员的参考书，书中提供的模型和算法也可协助装配线优化工程师实现双边装配线的持续改进。本书涉及的科研成果是在国家自然科学基金项目(51875421、61803287、51275366)和博士后科学基金项目(2018M642928)等的资助下取得的，在此表示衷心的感谢。本书的第1章主要由武汉科技大学机械自动化学院唐秋华教授完成，第2章至第6章主要由武汉科技大学机械自动化学院李梓响副教授完成，第7章主要由武汉科技大学机械自动化学院张子凯博士研究生完成。此外，武汉科技大学机械自动化学院张利平副教授，武汉科技大学生产系统工程研究所的博士研究生成丽新和蒙凯，硕士研究生赵联鹏、姚康、赵晶、米恬怡、孙娴静、金鹏博等，也参与了本书的相关撰写工作。同时，在本书编写过程中还得到了华中科技大学张超勇教授和武汉科技大学夏旭辉教授的帮助，在此深表感谢。由于作者的水平有限，相关问题还需进一步深入研究，书中不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
区别于现有的论文和专著，本书的主要特色如下：
(1) 课题为科研前沿，迎合了智能装配的工业需求。人机协同装配线是随着协作机器人的发展而形成的新型装配线，当前的研究尚处于起步阶段。本书按照员工装配线、机器人装配线和人机协同装配线平衡问题的顺序逐步深入，对装配线的装配方式和人机协同模式进行了全面的总结和归纳；同时，在现有研究的基础上对问题进行了拓展，以进一步满足汽车装配线的实际生产需求。
(2) 求解方法新颖且全面，便于企业选择和应用。区别只采取单一或者少量求解方法的论文和书籍，本书覆盖了大多数高效且新颖的求解方法，包括布谷鸟搜索算法、人工蜂群算法和候鸟优化算法等。同时，本书为每个算法提供了详细的介绍和流程说明，有助于读者快速实现所介绍的算法，同时也便于企业基于调度需求选择合适的方法。特别地，本书在算法设计中采取了高效的解码机制，以实现产线的平衡和缩短工位的空闲时间。新的解码可有效提升算法的性能，帮助算法在更短的时间内获得更优的调度方案。
基于作者和国内外同行在双边装配线平衡问题方面所获得的研究成果，本书依次讨论了员工装配线平衡优化、机器人装配线平衡优化、考虑人机独立协同的人机协同双边装配线平衡优化、考虑人机合作协同的人机协同双边装配线平衡优化，以及考虑成本和效率的人机协同双边装配线的多目标优化等的问题特征、数学模型及智能优化算法。本书分为7章，每章的主要内容简要说明如下。
第1章为绪论，主要介绍人机协同双边装配线的问题描述和优化算法。
第2章介绍了以小化生产节拍为优化目标的员工双边装配线平衡优化问题。
第3章介绍了以小化生产节拍为优化目标的机器人双边装配线平衡优化问题。
第4章介绍了考虑人机独立协同的人机共线双边装配线平衡优化问题。
第5章介绍了以小化生产节拍为优化目标，考虑人机合作的人机协同双边装配线平衡优化问题。
第6章介绍了考虑成本和效率的人机协同双边装配线的多目标优化问题。
第7章采用本书中介绍的智能算法，对取自某汽车总装厂的人机协同双边装配线平衡案例进行优化。
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