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  • 【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。
  • 【期刊】 多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

    刊名:西南交通大学学报 作者:张则强 ; 汪开普 ; 朱立夏 ; 程文明 关键词:U型拆卸线平衡 ; 多目标优化 ; 蚁群算法 ; 遗传算法 ; 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:针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.
  • 【期刊】 随机混流U型拆卸线平衡排序问题多目标进化算法优化

    刊名:运筹与管理 作者:谷新军 ; 郭秀萍 关键词:混流 ; U型拆卸线 ; HMOEA/D算法 ; Pareto最优解集 机构:西南交通大学经济管理学院 ; 西南交通大学经济管理学院 年份:2017
    摘要:针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,建立了该问题最小拆卸线平均闲置率、尽早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改变次数的多目标优化模型,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。该算法通过采用弹性任务分配策略、动态邻域结构和动态调整权重以保证解的可行性并搜索得到分布较好的非劣解集。最后,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的测试算例,结果表明HMOEA/D较其它算法能得到更接近Pareto最优、分布更好的近似解集。
  • 【期刊】 U型布局的拆卸线平衡问题及其求解算法研究

    刊名:现代制造工程 作者:李明 ; 张则强 ; 胡扬 关键词:U型 ; 多目标 ; 人工蜂群 ; 拆卸线平衡 机构:西南交通大学 ; 西南交通大学 年份:2015
    摘要:建立以精益生产为准则的多目标U型拆卸线平衡问题模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法求解该问题。通过利用蜜蜂对蜜源进行标记完成自身学习过程,有效地改善了蜜蜂寻找蜜源的能力。为避免算法搜索过程中陷入局部最优,采取模仿其他蜜蜂的搜索行为打破僵局,并将改进人工蜂群算法应用于求解文献中的实例,通过对比表明改进人工蜂群算法可以寻找到更优的解,从而验证了算法的可行性。最后,将改进人工蜂群算法用于U型布局求解,将U型布局结果与直线型布局进行对比,体现了U型布局的优越性。
  • 【期刊】 一种自适应人工蜂群算法求解U型顺序相依拆卸线平衡问题

    刊名:运筹与管理 作者:王书伟 ; 郭秀萍 ; 刘佳 关键词:U型拆卸线 ; 顺序相依 ; ABC算法 ; 动态邻域搜索 机构:西南交通大学经济管理学院 ; 西南交通大学经济管理学院 ; 青岛理工大学商学院 年份:2019
    摘要:产品拆卸过程中零部件之间会相互干扰影响任务作业时间,基于该情形构建了多目标U型SDDLBP优化模型,并提出一种自适应ABC算法。所提算法设计了自适应动态邻域搜索方法,以提高局部开发能力;采用了轮盘赌与锦标赛法结合的分段选择法,以有效评价并选择蜜源进行深度开发;建立了基于当前最优解的变异操作,以提高全局探索能力快速跳出局部最优。最后,通过算例测试和实例分析验证算法的高效性。
  • 【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。
  • 【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】 再制造拆卸服务生产线及其平衡优化

    刊名:计算机集成制造系统 作者:夏绪辉 ; 周萌 ; 王蕾 ; 曹建华 关键词:再制造 ; 拆卸服务 ; 生产线平衡 ; 多目标优化 ; 教与学优化算法 机构:武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室 ; 武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室 ; 武汉科技大学服务科学与工程研究中心 年份:2018
    摘要:为了提高再制造拆卸的资源利用率和整体效率,根据再制造服务的理念提出一种再制造拆卸服务模式,分析了该模式下单产品拆卸、多产品混流拆卸和基于机器人的柔性拆卸3种类型生产线的布局和特点。针对再制造拆卸服务生产线平衡问题,以最大化拆卸线负载均衡率和优先拆卸高价值的零部件为优化目标,建立了单产品双目标的拆卸线平衡模型,为简化参数设置并提高运算效率,提出一种改进型教与学的优化算法,在随机键法初始化以及教与学的基础上,赋予自学习能力,以增强算法的局部搜索效力。通过对比分析该算法与遗传算法对两组经典案例的求解结果,验证了该算法的可行性与有效性,以减速器拆卸为工程实例,验证了模型与算法的实用性。
  • 【期刊】 顺序相依拆卸线平衡多目标优化模型及算法研究

    刊名:运筹与管理 作者:刘佳 ; 王书伟 关键词:顺序相依 ; 拆卸线平衡 ; 多目标 ; 变邻域搜索算法 机构:青岛理工大学商学院 ; 青岛理工大学商学院 ; 西南交通大学经济管理学院 年份:2018
    摘要:拆卸是产品回收过程最关键环节之一,拆卸效率直接影响再制造成本。本文在分析现有模型不足基础上,考虑最小化总拆卸时间,建立多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并提出了一种自适应进化变邻域搜索算法。所提算法引入种群进化机制,并采用一种组合策略构建初始种群,通过锦标赛法选择个体进化;在局部搜索时,设计了邻域结构自适应选择策略,并采用基于交叉的全局学习机制加速跳出局部最优,以提高算法寻优能力。对比实验结果,证实了所提模型的合理性以及算法的高效性。
  • 【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】 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。
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