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。     

双边拆卸线平衡问题建模与优化

针对实际作业中部分产品采用双边拆卸,但已有拆卸线平衡问题研究中工作站均为单边布局的不足,建立了多目标双边拆卸线平衡问题模型。解码时,将任务优先分配至工作站较少的边、次优先分配至剩余时间较多的工作站,以缩短输送路径和工作站空闲时间。针对所建立模型,提出一种Pareto蝙蝠算法,引入Pareto思想以保证解的多样性;采用精英策略有效加速算法的收敛;通过拥挤距离筛选外部档案以提高算法运行效率。通过求解经典算例并对比分析,验证了所提出算法的有效性。将所建模型应用于拆卸线设计,能为决策者提供多种高质量的平衡方案。     

基于遗传算法的随机型生产线负荷平衡

负荷平衡是生产线平衡设计的一个重要方面，负荷平衡的生产线不仅可以给操作人员一种公平感，而且可以减少在制品的库存，增加产品的产出。在现实的生产系统中，随机型生产线有着广泛的应用背景，文章针对随机型生产线，给出了在一定完工率条件下的负荷平衡的遗传算法，并对经典生产线平衡问题建立随机模型，进行测算和仿真，结果显示了这种算法的有效性和实用性。     

随机作业时间的装配线平衡问题

针对随机型装配线平衡问题,分析了作业时间的随机波动对元启发式方法和启发式方法的失效影响,提出了描述各个工位在给定完工率下最小投产间隔的完工率节拍的概念,并以完工率节拍为评价指标,建立了随机作业时间条件下的第2类装配线平衡问题模型。设计了一种双染色体遗传算法对模型进行求解,并结合经典算例对该模型在随机型装配线平衡中的应用进行了实例验证,求解结果表明了模型的有效性。     

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。     

多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法

针对拆卸线平衡问题的复杂性,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力,引入遗传算法的随机交叉操作,指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解,实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略,将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中,加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解,并将其与已有算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。     

作业车间调度的空闲时间邻域搜索遗传算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度优化问题,提出一种基于空闲时间的邻域搜索遗传算法。通过对不同解码方式的分析,设计了一种基于空闲时间的邻域结构及其邻域搜索方法;分析了同一机器上相邻两工序间的空闲时间,给出最大限度查找关键工序相关机器空闲时间的方法;查找关键工序前后的机器空闲时间,在保证可行解的条件下,移动关键工序到空闲时间位置实现邻域搜索;给出同一台机器上任意两个工序位置相对移动时保证可行解的工序移动条件及证明。将基于机器空闲时间的邻域搜索方法融入遗传算法,采用典型算例进行测试,与文献中不同算法的求解结果进行比较,验证了所提方法的有效性。     

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%。     

[退役产品拆卸和回收利用]面向再制造的拆卸线平衡问题建模理论及求解方法综述

对国内外拆卸线平衡问题的研究成果进行了总结和梳理。对该问题进行了描述并介绍了2种关于拆卸的可视化表示方式和经典的数学模型;梳理了文献中的求解方法并分为精确方法、启发式方法、元启发式方法三大类;重点总结和分析了拆卸线平衡问题相关的8种扩展模型和理论;对未来的研究方向进行探讨和展望,为下一步研究提出了建议。     

用基于作业序列的遗传算法求解装配线平衡问题

给出了一个用于求解装配线平衡问题的基于作业序列的遗传算法。该算法只在可行作业序列子空间进行搜索 ,具有极高的搜索效率 ,同时又保留了一般遗传算法的并行和随机搜索能力。实例验证 ,结果较优。     

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。     

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。     

空间约束下多目标拆卸线平衡问题的改进狼群算法

考虑实际拆卸过程中的工作站空间面积约束,以最小化工作站数目、空闲时间均衡指标、拆卸成本及工作站实际使用面积极差值为优化目标,建立空间约束下的多目标优化数学模型,提出一种离散多目标改进狼群算法求解.通过对游走行为、召唤行为和围攻行为进行离散化,引入Pareto解集思想及NSGA-Ⅱ拥挤距离机制,获得多个高质量、多方面综合的较优解.通过对不同规模基准算例的求解,对比说明所提算法的有效性和优越性.最后,将该算法用于求解考虑空间约束的某打印机拆卸实例中,得到10组可行的任务分配方案,表明考虑空间约束的模型和所提算法的可行性.     

基于遗传算法的拆卸序列规划研究

为得到满足实际需要的产品拆卸序列方案,减少人工输入所带来的不便,利用联接矩阵和干涉矩阵,构建了产品拆卸序列的数学模型;利用干涉矩阵和联接矩阵,产生满足几何约束条件且经过初步优化的拆卸序列;利用基于拆卸序列规划的遗传算法,优化了上述拆卸序列;通过实例验证了此种基于遗传算法的拆卸序列规划方法的可行性及实用性。     

基于新型邻域结构的混合算法求解作业车间调度

针对作业车间调度问题(Job shop scheduling problem,JSP),以优化最大完工时间为目标,提出一种融合新型邻域结构的混合求解方法。混合算法由具有全局搜索能力的遗传算法和基于邻域结构的邻域搜索算法构成。在邻域结构的设计中,研究了基于甘特图的工序头尾长度计算方法,以及关键工序查找方法。通过分析已有各种邻域结构及相关理论性质,指出邻域结构的根本在于引导关键工序对机器空闲时间进行利用,并将利用方式分为两种情况:直接利用和间接利用。综合两种利用方式,科学指导关键工序的移动,根据关键工序的类型定义相应的移动操作,使其移动范围突破了工序块的内部、紧前、紧后位置限制,扩大了有效移动范围。结合43个基准算例进行测试分析,验证了所提算法具有良好的求解性能。此外,所设计的邻域结构可以进一步融合其他智能算法求解JSP问题。     

基于遗传算法和变邻域搜索的柔性作业车间同步调度方法

研究了现有的柔性作业车间问题求解算法中存在的计算等待时间与求解结果质量之间的矛盾.针对这一矛盾设计了一种名为同步调度的新型调度求解方法.同步调度实现了生产作业与调度计算同步进行,旨在同时满足零等待与精求解两大要求.基于遗传算法与变邻域搜索设计了两种同步调度算法.在静态与动态柔性作业车间问题上的仿真实验表明,同步调度算法...     

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。     

基于改进遗传算法的拆卸序列规划

拆卸序列规划是拆卸回收的关键部分,为了提高拆卸效率,找到产品最优拆卸方案,根据产品拆卸对象的优先关系和连接关系建立优先约束矩阵,同时依据拆卸组合优化的特点改进基本遗传算法的染色体编码方式和遗传算子,基于优先约束矩阵判别拆卸序列的可行性,改进算法流程,并利用MATLAB软件进行编码运行计算,得出产品的最优拆卸序列,最后通...     

作业车间调度的块结构邻域搜索遗传算法

针对以最小化最大完工时间为优化目标的作业车间调度问题,提出一种基于块结构邻域搜索的遗传算法.采用基于工序的编码方法进行个体编码,并在编码后的个体上进行邻域构建.首先,将关键工序块的块首或块尾工序与块内某个工序组合,然后对该组合进行交换、移动操作构建出邻域个体.其次,提出了个体的冗余性判断条件,对邻域中调度方案相同的个体只保留其中一个,达到减少冗余个体的目的.另外,为改善整个种群基因的有效性和延迟算法的早熟,采用具有子代选择特征的改进选择机制.最后,通过在典型算例上的仿真实验,验证了所提算法的有效性.     

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。