考虑工位约束及能耗的双边拆卸线平衡问题建模与优化

针对现有双边拆卸线对能耗问题研究的不足,以最小化工作站数、负载均衡指标、危害指标和能耗指标构建了多目标双边拆卸线数学模型.该模型新增工位优先关系及站内位置两种约束,线性化表达了具有优先关系约束的拆卸任务的分配方式;明确了分配至同一工作站内不同任务间的相对位置关系.结合双边拆卸线问题特征,提出一种改进差分进化算法,该算法...     

多目标不完全拆卸线平衡问题的建模与优化

针对实际生产中在满足约束条件下仅考虑拆卸需求零件和危害零件的特点,以工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本为优化目标,构建了不完全拆卸线平衡问题多目标模型。基于解的离散性和优化目标的多重性,提出一种Pareto解集思想的变邻域-粒子群融合算法。该算法通过建立拆卸任务和粒子群迭代搜索的对应关系,将变邻域搜索作为局部搜索策略,同时引入Pareto解集思想、拥挤距离机制处理多目标问题,以保证求解结果的多样性;通过Hyper-volume指标解决了多目标优化难以评价算法收敛性能及Pareto解集优劣等问题。采用所提算法求解不同规模完全拆卸线平衡问题测试算例,其中不同搜索深度的对比试验表明了变动搜索深度能很好地兼顾求解质量和求解效率,不同算法的对比试验表明了所提算法的优越性。最后,将所提模型与求解方法应用至某打印机不完全拆卸线的设计中。     

考虑能耗的多目标拆卸线平衡优化与层次分析法决策

针对拆卸过程中能耗浪费和负荷不均衡现象,以最小化拆卸能耗、工作站数目、平滑指数、危害指数和需求指数为优化目标,建立了多目标拆卸线平衡模型。结合拆卸线平衡问题的特点,设计了一种基于Pareto的离散果蝇算法,在嗅觉搜索阶段,采用单点变异操作;在视觉搜索阶段,筛选最优邻域解以更新个体;为了增加算法的全局寻优能力,用两点交叉操作执行全局协作机制。为了提高收敛效果,采用精英保留策略对外部档案中的非劣解进行维护。通过求解不同规模的拆卸算例,并与现有多种算法进行对比,验证了所提算法的有效性。以27项任务的某型电视机为拆卸实例,通过所提算法求得12个非劣解,采用层次分析法对Pareto解集进行排序,筛选最满意解,结果表明了所提方法和模型的可行性和有效性。     

基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化

为提高产晶拆卸效率,针对拆卸线平衡问题建立了数学模型.该模型以最小拆卸线闲置率、负荷均衡和最小拆卸成本为优化目标.结合拆卸线平衡问题的具体特点,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标蚁群优化算法.算法采用小生境技术,引导蚂蚁搜索到分布良好的Pareto最优解集,并以被支配度和分散度为个体评价规则.实验测试结果表明了该算法的可行性.最后,结合企业生产实际,给出了所提模型与算法的具体应用.     

资源约束下拆卸线平衡问题的建模与改进混合蛙跳算法

针对实际拆卸线中涉及的资源约束和危害零件问题,以资源总数、工作站数和危害指数为目标函数,构建了多目标资源约束拆卸线平衡问题数学模型。基于AND/OR关系,在优先关系矩阵中添加OR关系的描述,解决了产生初始解仅考虑AND关系的不足问题。提出了一种融入Pareto思想的改进混合蛙跳算法  ,该算法采用基于满意度的改进排序分组策略来解决多目标优化种群分组问题;提出了一种新的交叉变异方式进行局部搜索以提高收敛性能;利用拥挤距离机制评价非劣解集以及有效地维护外部档案容量。采用田口实验和统计分析方法确定了算法最佳参数组合,将改进前后的混合蛙跳算法及NSGA-Ⅱ对测试算例的求解结果进行了多指标对比分析,研究结果表明：改进混合蛙跳算法具有良好的综合求解优势。最后,将所提算法应用到某电冰箱的资源约束拆卸线平衡问题中,为决策者提供了较优的拆卸方案。     

多目标的拆卸线平衡问题优化研究

拆卸是废旧产品回收利用的重要途径，根据产品拆卸线的特点，构建拆卸线平衡问题的多目标关系。针对求解拆卸线平衡问题所遇到的求解结果单一、无法满足平衡诸多目标等问题，以均衡工作站负载且引入操作安全性、任务拆卸方向和任务需求为优化目标建立数学模型，在此基础上，提出一种基于遗传改进的多目标灰狼算法进行求解计算。基于废旧电冰箱拆卸案例对比验证算法的效果与性能，并将其应用于再制造企业某废旧电视机拆卸实例中。以Plant Simulation 15.0仿真软件为平台，运用仿真技术对所得理论方案分析与优化，通过在重要工位上建立缓冲区来解决实际拆卸过程中所存在的工位堵塞问题。结果表明该算法的收敛性较好，所获得非支配解集更逼近Pareto最优前沿，得出多个合理拆卸方案，为决策者选择拆卸方案提供了依据，且改善后的工位产能也提升了3.23%。     

基于强化学习的群体进化算法求解双边多目标同步并行拆解线平衡问题

双碳背景下,工业制造领域朝着绿色、节能的方向转型,对废旧产品进行回收拆解以及再制造有利于推动高质量发展。论文针对大型复杂产品拆解过程中难以改变拆卸方向的问题,并综合考虑实际拆卸过程中任务之间存在的多种约束类型,研究了同步并行模式下的双边拆解线平衡问题(two-sided disassembly line balancing problem, TDLBP)。首先引入双边布局的拆解线模式,定义了与优先和或优先关系,建立了TDLBP的数学模型以优化产线布置、经济效益和安全环保三个方面共六个指标。然后提出了一种基于强化学习的群体进化算法,采用Q-learing利用所学知识选择迭代中的最佳算子,通过拥挤距离筛选Pareto解集,利用精英保留策略加速算法收敛,进而高效获取近似最优的拆解方案。最后通过求解小规模算例并对比分析,验证了所提出算法的有效性和优越性,并进行大规模案例的应用。     

考虑人因的多目标拆卸线平衡问题及改进风驱动算法求解

考虑实际中拆卸生产线长期依赖人工操作的情况,以工作站数目、空闲时间均衡指标、拆卸成本和站姿操作工位数为目标函数,构建了考虑人因的多目标数学模型,并运用改进风驱动算法求解。通过离散风驱动算法建立拆卸任务与空气质点驱动的对应关系,采用变邻域搜索扩大空气质点的搜索空间;为保证求解结果的多样性,引入Pareto解集和拥挤距离机制筛选多目标解,并用不同规模算例对所提算法进行测试,通过与其他算法进行对比验证了算法的可行性和有效性;将该算法运用到考虑人因的打印机拆卸线平衡问题中,验证了考虑人因的拆卸方案更具合理性和优越性。     

多目标斗链式混流拆卸线平衡的Pareto花朵授粉算法

针对传统作业方式难以实现拆卸线平衡的特征,将具有自平衡性的斗链生产组织方式引入拆卸线中,并结合拆卸产品多样性的特性,构建了优化作业区间负荷均衡指标、需求指标和危害指标的多目标斗链式混流拆卸线平衡模型,提出了一种离散Pareto花朵授粉算法对问题进行求解。为提高初始解的质量,设计了结合问题特征的3种启发式方法。构造了离散异花授粉行为和离散自花授粉行为,确保了解的可行性和高效性,并将离散算法与多目标优化策略相结合,提升了算法的适用性。所提算法求得了25项任务算例的含36个非劣解的已知最优解,扩大了52项任务算例的Pareto前沿边界,并通过对比验证了所提算法求解部分拆卸线算例的优越性。最后,将所提模型和算法应用于混流电视机拆卸线中,得到多种平衡方案,分析结果表明斗链生产组织方式及所提方法能有效达成混流拆卸线平衡。     

考虑碳排放与收益的随机并行拆卸线平衡优化

针对废旧产品回收过程中,需有选择对综合收益高的零部件进行拆卸的问题。选择最小工作站数,平滑度,碳排放量,拆卸收益作为优化目标,并对相应目标进行量化分析,提出一种随机并行拆卸线平衡优化方法。在构建随机并行拆卸线基本解集的基础上,为避免Pareto解集逐渐趋同的问题,提出一种基于环形拓扑结构的花授粉算法(Ring topology flower pollination algorithm, Ring-FPA),实现了对Pareto解集的决策处理,获得考虑碳排放与收益的随机并行拆卸线平衡最优解。以手机和笔记本电脑并行拆卸线平衡优化为例,选择NSGA-Ⅱ、FPA,以及AFSA算法进行对比,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。     

求解多目标拆卸线平衡问题的一种蚁群算法

结合拆卸线平衡问题的特性,建立了相应的数学模型。该模型在以最小化工作站数、均衡各工作站空闲时间为目标函数的基础上,考虑了尽可能早地拆卸有危害、高需求的零件以及最小化拆卸方向的改变,提出了一种改进的蚁群算法。该算法采用了利用先验知识、探索新路径、随机选择三种方式的混合搜索机制,将综合考虑零件拆卸时间、危害和需求作为算法的启发式信息来提高搜索的效率。应用实例的计算分析表明该提算法具有可行性及有效性。     

基于遗传算法的直线型和U型混流装配线平衡问题研究

针对混流装配线上不同产品作业时间差异导致的工作站瞬时负荷不均衡问题,提出了一种改进的直线型和U型混流装配线多目标平衡方法,并以装配线平衡率、平滑指数作为平衡效果的评价指标.综合考虑工序分配约束、工作站约束、优先关系约束和节拍约束等约束条件,同时兼顾工作站数最小和各工作站内不同品种产品负荷均衡2个目标函数,分别建立直线型...     

A new multi-objective ant colony algorithm for solving the disassembly line balancing problem

The disassembly line is the best choice for automated disassembly of disposal products. Therefore, disassembly line should be designed and balanced so that it can work as efficiently as possible. In this paper, a mathematical model for the multi-objective disassembly line balancing problem is formalized firstly. Then, a novel multi-objective ant colony optimization (MOACO) algorithm is proposed for solving this multi-objective optimization problem. Taking into account the problem constraints, a solution construction mechanism based on the method of tasks assignment is utilized in the algorithm. Additionally, niche technology is used to embed in the updating operation to search the Pareto optimal solutions. Moreover, in order to find the Pareto optimal set, the MOACO algorithm uses the concept of Pareto dominance to dynamically filter the obtained non-dominated solution set. To validate the performance of algorithm, the proposed algorithm is measured over published results obtained from single-objective optimization approaches and compared with multi-objective ACO algorithm based on uniform design. The experimental results show that the proposed MOACO is well suited to multi-objective optimization in disassembly line balancing.     

Optimization of line configuration and balancing for flexible machining lines

Line configuration and balancing is to select the type of line and allot a given set of operations as well as machines to a sequence of workstations to realize high-efficiency production. Most of the current researches for machining line configuration and balancing problems are related to dedicated transfer lines with dedicated machine workstations. With growing trends towards great product variety and fluctuations in market demand, dedicated transfer lines are being replaced with flexible machining line composed of identical CNC machines. This paper deals with the line configuration and balancing problem for flexible machining lines. The objective is to assign operations to workstations and find the sequence of execution, specify the number of machines in each workstation while minimizing the line cycle time and total number of machines. This problem is subject to precedence, clustering, accessibility and capacity constraints among the features, operations, setups and workstations. The mathematical model and heuristic algorithm based on feature group strategy and polychromatic sets theory are presented to find an optimal solution. The feature group strategy and polychromatic sets theory are used to establish constraint model. A heuristic operations sequencing and assignment algorithm is given. An industrial case study is carried out, and multiple optimal solutions in different line configurations are obtained. The case studying results show that the solutions with shorter cycle time and higher line balancing rate demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm. This research proposes a heuristic line configuration and balancing algorithm based on feature group strategy and polychromatic sets theory which is able to provide better solutions while achieving an improvement in computing time.     

基于多目标算法与动态仿真的带调整时间的拆卸线平衡优化方法

针对拆卸方向改变对作业时间的影响,以最小化拆卸成本、无效作业率和不平滑率为优化目标,构建了考虑调整时间的多目标拆卸线平衡问题模型,并提出了一种Pareto免疫遗传算法与仿真技术相结合的求解方法。算法融合了遗传算子和免疫算子,能有效避免解出现退化和陷入局部最优。通过求解25项拆卸任务算例,并与现有5种算法进行对比,验证了所提算法的有效性。进而将所提模型和算法应用于某打印机拆卸线实例,进一步考虑拆卸时间不确定、存在故障等实际情况,运用仿真技术分析与优化,结果表明所提方法能有效降低等待和堵塞造成的无效作业时间,提高拆卸效率。     

Ant colony optimization for disassembly sequencing with multiple objectives

Product disassembly takes place in remanufacturing, recycling, and disposal. The disassembly line is the best choice for automated disassembly, so it is essential that it be designed and balanced to work efficiently. The multi-objective disassembly line balancing problem seeks to find a disassembly sequence which provides a feasible disassembly sequence, minimizes the number of workstations, minimizes idle time, balances the line (ensures similar idle times at each workstation), as well as addressing other disassembly-specific concerns. However, finding the optimal balance is computationally intensive due to exponential growth, with exhaustive search quickly becoming prohibitively large. In this paper, an ant colony optimization metaheuristic is presented for obtaining optimal or near-optimal solutions to the disassembly line balancing problem. Examples are considered to illustrate implementation of the methodology. Conclusions drawn include the consistent generation of near-optimal solutions, the ability to preserve precedence, the superior speed of the metaheuristic, and its practicality due to its ease of implementation.