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  • 【期刊】 双边拆卸线平衡问题建模与优化

    刊名:中国机械工程 作者:邹宾森 ; 张则强 ; 李六柯 ; 蔡宁 关键词:双边布局 ; 拆卸线平衡问题 ; 蝙蝠算法 ; PARETO 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2018
    摘要: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。
  • 【期刊】 双边拆卸线平衡问题建模与优化

    刊名:中国机械工程 作者:邹宾森 ; 张则强 ; 李六柯 ; 蔡宁 关键词:双边布局 ; 拆卸线平衡问题 ; 蝙蝠算法 ; Pareto 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2018
    摘要: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。
  • 【论文】 顺序相依拆卸线平衡问题研究

    作者:刘佳 关键词:拆卸线平衡 ; 拆卸线 ; 顺序相依 ; 启发式算法 机构:电子科技大学 ; 电子科技大学 年份:2017
    摘要:公民环保意识的增强,环保法规的日益完善以及生产者责任延伸制的实施,促使企业对废旧产品实施回收再制造,以降低环境污染,实现资源的循环再利用。此外,可观的经济效益也是众多制造商开展废旧产品回收再制造的另一主要推动因素。回收再制造是一个“废旧产品-回收-再制造-消费”的过程,拆卸是其中最关键环节之一,通过拆卸才可实现有价值原材料和零部件的再利用,进而最大限度利用资源、降低有危害零部件对环境的污染。以流水线方式组织拆卸能够提高拆卸效率,实现产品拆卸产业化。然而,在对废旧产品进行拆卸时,容易出现工作站上任务分配不均衡现象,从而影响拆卸效率。因此,拆卸线平衡问题(Disassembly Line Balancing Problem,DLBP)引起了工业界和学术界的广泛关注。一些产品结构复杂、零部件关联紧密,在拆卸过程中无拆卸先后关系的任务之间也可能存在相互干扰,导致被优先分配的任务无法以最便捷的方式进行拆卸,从而造成作业时间增加,我们将这种无先后关系约束任务间的相互干扰称之为“顺序相依”。顺序相依拆卸线平衡问题(Sequence Dependent Disassembly Line Balancing Problem,SDDLBP)是指在任务分配过程中,不仅考虑任务间的先后关系约束,还要考虑存在顺序相依关系任务间的相互干扰所造成的作业时间增加。因此,SDDLBP比一般DLBP更复杂,然而却更符合实际拆卸情形,具有更大的实际研究意义。现有文献构建的多目标SDDLBP优化模型均未考虑总拆卸时间最短这一重要目标,导致在寻优过程中容易优先选择“蹩脚”的任务进行拆卸,以均衡工作站空闲时间,从而造成总拆卸时间增加、工人和机器设备作业负荷增大。鉴于此,本文针对第I类拆卸线平衡问题,提出了最小化工作站开启数量、最短总拆卸时间、均衡各工作站空闲时间、尽早拆除高危害和高需求零部件的多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并根据拆卸线布局方式不同,分别对直线型、U型和双边顺序相依拆卸线平衡问题进行研究。首先,针对直线型顺序相依拆卸线平衡问题,提出一种改进的离散人工蜂群算法。所提算法设计了基于整数排列的编码方式,以对拆卸序列进行有效表示。在初始解构造阶段,采用了混合生成策略以提高初始种群的质量和多样性;在雇佣蜂引领阶段,使用了简化变邻域算法以扩大搜索空间,提高局部搜索效率;在观察蜂跟随阶段,构造了分阶段选择评价法以保证观察蜂能够准确选择蜜源进行深度开采;在侦察蜂探测阶段,采用基于全局最优解的学习方法,以提高探测到更优蜜源的概率,从而加速跳出局部最优。通过与现有求解直线型SDDLBP算法对比,表明该算法能找到问题当前最好拆卸平衡方案,并表现出很高的求解效率。其次,针对U型顺序相依拆卸线平衡问题,提出一种自适应进化动态邻域搜索算法。为了有效表示拆卸任务可从U型线的入口和出口两个方向进行分配,所提算法设计了基于正负整数排列的编码方式。算法引入初始种群扩大搜索空间,并采用锦标赛法提高优质个体被选择进化的概率;在局部搜索时,设计了邻域结构自适应选择策略,以自适应选择对个体改进效果好的邻域结构进行搜索;在每次种群进化完,采用精英保留策略和末尾淘汰机制对种群个体进行调整,以保证下一代种群个体质量。通过算例测试该算法的可行性与高效性,并与传统直线型拆卸线对比,验证了U型拆卸线能够更灵活的分配任务以提高工作站利用率,减少对环境危害。最后,针对双边顺序相依拆卸线平衡问题,提出一种双种群协作遗传算法。所提算法中两个独立种群相互协作共同进化,以寻求问题最优解。针对双边布局特点提出一种基于一维正负整数排列的“序列组合”编码方式,该方法可将先后关系约束和操作方位约束进行有效表示,并能够减少存储空间、提高运算速度。为了提高寻优能力,所提算法设计了“后天学习”算子,以调整个体基因序列,加快种群进化速度。每次种群迭代完毕,两个独立种群通过引种、联姻等方式加强交流,以提高种群质量。通过求解不同规模算例结果表明,该算法能获得问题的更优解,求解效率更高、鲁棒性更强,并随着问题规模增大优势更为明显。
  • 【期刊】 模糊作业时间的拆卸线平衡Pareto多目标优化

    刊名:计算机工程与应用 作者:汪开普 ; 张则强 ; 邹宾森 ; 毛丽丽 关键词:拆卸线平衡 ; 模糊作业时间 ; 多目标优化 ; 遗传模拟退火算法 ; PARETO解集 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2018
    摘要:针对实际拆卸作业的复杂性,建立了考虑模糊作业时间的多目标拆卸线平衡问题的数学模型,提出了一种基于Pareto解集的多目标遗传模拟退火算法进行求解。改进了模拟退火操作的Metropolis准则,使其能够求解多目标优化问题。采用拥挤距离评价非劣解的优劣,保留了优秀个体,并通过精英选择策略,将非劣解作为遗传操作的个体,引导算法向最优方向收敛。基于25项拆卸任务算例,通过与现有的单目标人工蜂群算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。最后将该算法应用于某打印机拆卸线实例中,求得8种可选平衡方案,实现了求解结果的多样性。
  • 【期刊】 拆卸线平衡问题的改进细菌觅食优化算法

    刊名:计算机工程与应用 作者:胡扬[1] ; 张则强[1] ; 李明[1] ; 苏亚军[1] 关键词:拆卸线平衡 ; 智能优化 ; 细菌觅食优化算法 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2016
    摘要:拆卸是产品回收过程中最重要的环节,拆卸过程高效与否直接影响产品的回收效率。为克服传统算法求解拆卸线平衡问题时性能不稳定的缺陷,在构建基于工作站利用率、负荷均衡,尽早拆卸有危害、高需求的零件,最小化拆卸成本等方面的拆卸线平衡问题多目标优化模型的基础上,提出一种改进的细菌觅食优化算法对问题求解。通过改进细菌的移动规则扩大搜索空间,引入全局信息共享策略增强算法收敛性能,定义了一种自适应驱散概率防止驱散操作中解的退化。在对不同规模算例的对比分析中,验证了该算法的有效性。
  • 【期刊】 模糊作业时间的拆卸线平衡Pareto多目标优化

    刊名:计算机工程与应用 作者:汪开普;张则强;邹宾森;毛丽丽; 关键词:拆卸线平衡;;模糊作业时间;;多目标优化;;遗传模拟退火算法;;Pareto解集 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2018
    摘要:针对实际拆卸作业的复杂性,建立了考虑模糊作业时间的多目标拆卸线平衡问题的数学模型,提出了一种基于Pareto解集的多目标遗传模拟退火算法进行求解。改进了模拟退火操作的Metropolis准则,使其能够求解多目标优化问题。采用拥挤距离评价非劣解的优劣,保留了优秀个体,并通过精英选择策略,将非劣解作为遗传操作的个体,引导算法向最优方向收敛。基于25项拆卸任务算例,通过与现有的单目标人工蜂群算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。最后将该算法应用于某打印机拆卸线实例中,求得8种可选平衡方案,实现了求解结果的多样性。
  • 【期刊】 多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法

    刊名:中国机械工程 作者:汪开普 ; 张则强 ; 毛丽丽 ; 李六柯 关键词:拆卸线平衡问题 ; 多目标优化 ; 人工鱼群算法 年份:2017
    摘要: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。
  • 【期刊】 面向拆卸线平衡的维度学习多目标粒子群优化

    刊名:电子科技 作者:肖闪丽 ; 王宇嘉 ; 于慧 关键词:拆卸线平衡 ; 粒子群算法 ; 多目标优化 ; 拆卸序列 机构:上海工程技术大学电子电气工程学院 ; 上海工程技术大学电子电气工程学院 年份:2018
    摘要:针对拆卸线平衡问题的复杂度随着产品拆卸的零部件数量的增多而增加的问题,提出了一种基于维度学习的多目标粒子群优化算法。根据拆卸线平衡问题的特性,构建包含四个决策目标的拆卸线平衡问题的数学模型,并根据模型特点,建立粒子位置与拆卸序列之间的映射关系,利用粒子位置的更新来获得最优拆卸序列。通过对不同规模的拆卸线平衡问题的求解,验证了本文所提算法的有效性及可行性。
  • 【期刊】 多目标拆卸线平衡问题的Pareto遗传模拟退火算法

    刊名:计算机集成制造系统 作者:汪开普 ; 张则强 ; 朱立夏 ; 邹宾森 关键词:拆卸线平衡 ; 多目标优化 ; 遗传算法 ; 模拟退火算法 ; Pareto解集 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2017
    摘要:针对传统方法求解多目标拆卸线平衡问题时求解结果单一、无法平衡各目标等不足,提出一种基于Pareto解集的多目标遗传模拟退火算法。该算法融合了遗传操作的快速全局搜索能力和模拟退火操作较强的局部搜索能力,对遗传操作的结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优。结合多目标优化问题的特点,改进了模拟退火操作的Metropolis准则。根据拆卸序列之间的Pareto支配关系得到非劣解,并采用拥挤距离评价非劣解,实现了拆卸序列的精英保留,进而将非劣解添加到种群中,加快了算法的收敛速度。基于25项拆卸任务算例,通过与现有的6种单目标算法进行对比,验证了所提算法的有效性,并将所提算法应用于某拆卸线实例中,求得10种平衡方案,结果表明所提算法较Pareto蚁群算法更具优势。
  • 【期刊】 多目标不完全拆卸线平衡问题的建模与优化

    刊名:机械工程学报 作者:李六柯 ; 张则强 ; 朱立夏 ; 邹宾森 关键词:拆卸线平衡问题 ; 不完全拆卸 ; 变邻域搜索 ; 粒子群算法 ; Hyper-volume指标 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2018
    摘要: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。
  • 【期刊】 随机型拆卸线平衡问题的局部邻域遗传算法

    刊名:计算机集成制造系统 作者:张则强 ; 李六柯 ; 蔡宁 ; 贾林 关键词:拆卸线平衡问题 ; 随机作业时间 ; 遗传算法 ; 局部邻域 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室 年份:2019
    摘要:针对实际拆卸线存在的不确定性因素导致作业时间具有随机性的特点,采用零件优先关系图定义的拆卸模型,以工作站数目、平衡性指标、稳定性指标为优化目标,考虑工作站等效作业时间满足节拍时间约束,构建了随机型拆卸线平衡问题模型,并提出一种基于Pareto占优的局部邻域遗传算法。在该算法中,设计了一种面向随机作业时间的解码方法,通过两种交叉操作实现种群的全局搜索,并构造了深度邻域和广度邻域相结合的局部搜索策略,以扩大局部搜索的范围并提高局部寻优能力。通过对两个大规模算例的测试与对比,验证了所提算法的优越性和改进策略的有效性。最后,将模型和算法运用至27项任务的电视机为拆卸实例,通过分析该随机型拆卸线平衡优化的具体应用过程与结果,说明了所建模型与算法的实用性。
  • 【期刊】 随机作业时间的U型拆卸线平衡多目标优化

    刊名:计算机集成制造系统 作者:张则强 ; 汪开普 ; 李六柯 ; 毛丽丽 关键词:U型拆卸线平衡 ; 随机作业时间 ; 多目标优化 ; 人工鱼群算法 ; 模拟退火算法 ; PARETO解集 机构:西南交通大学机械工程学院 ; 西南交通大学机械工程学院 年份:2018
    摘要:为更好地反映实际拆卸作业时间的不确定性,建立了考虑随机作业时间的多目标U型拆卸线平衡问题的数学模型,并针对传统方法求解多目标问题时求解结果单一、无法均衡各目标等不足,提出一种基于Pareto解集的多目标混合人工鱼群算法。算法采用自适应视野串行觅食方式,以减少并行觅食时出现重复搜索现象,并根据多目标拆卸序列之间的支配关系得到Pareto非劣解集,实现了鱼群寻优结果的多样性。对鱼群觅食得到的拆卸序列进行模拟退火操作,增强了算法跳出局部最优的能力。采用拥挤距离机制筛选非劣解,实现了拆卸序列的精英保留,进而将非劣解添加到下次迭代的种群中,加快了算法的收敛速度。将所提算法应用于具有55项任务的某打印机拆卸实例,经与基本人工鱼群算法、模拟退火算法对比,验证了所提算法的有效性和优越性。
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