基于遗传算法优化的蒙特卡洛模拟在生产决策优化中的应用研究

摘要

针对多工序、多零配件的复杂生产流程决策优化问题，提出了一种融合遗传算法与蒙特卡洛模拟的智能决策方法.首先，基于生产流程中的16个决策节点和5类反馈循环机制，构建决策树模型以解析各环节的成本与收益关系；其次，通过蒙特卡洛模拟生成随机次品数据，结合遗传算法对二进制决策变量进行了全局优化，在解空间中高效搜索利润最大化的策略；最后，通过引入精英策略提升了算法稳定性，并基于3σ准则分析了抽样检测条件下次品率波动对决策鲁棒性的影响.实验表明，优化后的决策方案在标称次品率(0.1)下可实现单件平均利润52.38元，且在次品率波动范围(0.07～0.19)内表现出强鲁棒性，利润波动低于2%.结论及建议：在抽样检测条件下，优先检测所有零件与半成品并拆解次品，不进行成品检测以平衡成本与风险.该方法为企业应对不确定性生产环境提供了兼具效率与稳定性的决策支持.

关键词

生产决策优化 / 决策树模型 / 蒙特卡洛模拟 / 遗传算法 / 3σ准则 / 鲁棒性分析