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。     

双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法

结合实际布局活动中，设施在多层空间布置的实际情况，提出了双层过道布置问题，并构建了该问题的混合整数非线性规划（MINLP）模型。针对问题特征，提出了一种改进模拟退火算法，通过采用两阶段改进策略，对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度，并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量，通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试，并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比，验证了所提算法的有效性。     

双层过道布置问题的混合整数规划模型及启发式求解方法

针对布局活动中为节约用地成本设施被迫布置在多层空间的情况,提出双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数规划模型。该模型考虑了设施在两层空间的布置优化,且不同层设施之间存在物流交互,交互通道为放置在过道最左边的货梯。针对该问题,提出一种基于C2Opt邻域搜索的启发式算法,同时引入inversion程序产生扰动,采用倒置的方式重新排列当前设施序列,以避免算法陷入局部最优,并设置了最优设施序列的记忆功能,以保留邻域搜索过程中的精英解。基于建立的混合整数规划模型,运用Lingo软件对28个测试问题(9~49个设施)进行了精确求解,进而应用所提启发式算法对所选测试算例进行测试,并与3种启发式算法的求解结果进行对比,结果表明所提启发式方法在求解质量和计算时间上均有良好表现。     

求解装配线平衡问题的一种改进蚁群算法

为求解给定节拍最小化工作站数的第Ⅰ类装配线平衡问题,提出了一种改进的蚁群算法.在该算法中,针对装配线平衡问题的具体特点,给出了蚂蚁分配方案的生成策略.通过在任务和任务分配序列的位置之间释放信息素,并采用信息素总合规则进行更有效的信息素累积.为提高搜索效率,以综合考虑装配任务作业时间和后续任务数的分级位置权重为蚁群算法的启发式信息.最后,通过对大量测试问题集的验证,说明了算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的车辆路径仿真研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢、易陷于局部最优等缺陷,提出了一种改进蚁群算法.通过车辆的满载率调整搜索路径上的启发信息强度变化,对有效路径采取信息素的局部更新和全局更新策略,并对子可行解进行3-opt优化,在实现局部最优的基础上保证可行解的全局最优.通过对22城市车辆路径实例的仿真,仿真结果表明,改进型算法性能更优,同基本蚁群相比该算法的收敛速度提高近50%,效果显著,该算法能在更短时间内求得大规模车辆路径问题满意最优解,说明其具有较好的收敛速度和稳定性.     

小车吊重系统摆振动力学模型及仿真

认识和掌握吊重摆振的动力学特性,是研究起重机防摇控制方案的前提条件.为了准确分析吊重摆振的动力学规律和影响因素,采用理论分析和动态仿真的方式对吊重摆振特性进行了研究.文中根据起重机小车-吊重系统的三维动力学模型建立了吊重摆振的二自由度摆角动力学模型,通过线性简化从模型中找出了影响摆角大小的主要因素--吊重绳长和运行加(减)速度,并以此动力学模型进行了起重机在多种工况下的动态仿真.通过仿真分析得到了小车加速度和吊重绳长对吊重摆振角度、频率和摆角速度的影响规律.     

扩展双目标过道布置问题的建模与求解方法

针对现有关于通道宽度对过道布置问题影响研究的不足,以最小化物料搬运成本和通道长度为目标,提出了考虑通道宽度的双目标过道布置问题,并建立了该问题的混合整数规划模型。鉴于该问题具有的NP-hard组合优化特性,提出一种基于Pareto占优的遗传变邻域算法。引入Pareto思想、拥挤距离机制对多目标结果进行处理,设计并对比了4种新生代种群产生方式以提高算法收敛性,将寻优过程中自适应转换搜索深度和搜索广度的变邻域搜索结构嵌入到遗传算法中,在个体完成遗传算法的并行操作之后继续执行变邻域搜索。通过对比所提算法与GUROBI数学规划方法对33个测试算例的运算结果,验证了算法的有效性。最后,应用该算法求解未考虑通道宽度的双目标过道布置问题,不同算法的对比实验表明了所提算法的先进性。     

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。     

求解带区域约束的双边装配线平衡问题的一种改进蚁群算法

双边装配线在汽车、工程机械等大中型装配作业中广为应用.实际装配线布局往往受复杂区域约束,针对带区域约束的双边装配线平衡第一类问题建立数学模型.进而提出求解该问题的一种改进蚁群算法,该算法针对双边装配线问题特点建立构造解方式,综合采用禁忌集合、优先集合与蚁群搜索规则相结合的方法构造出满足区域约束条件的可行解,并采用改进的蚁群综合搜索规则搜寻任务.最后,经大量算例测试对比,验证了所提算法的有效性.     

混合品种装配线平衡问题的一种混合搜索机制的蚁群算法

为有效求解混合品种装配线平衡问题,通过组合不同品种的优先顺序图,将混合品种装配线转化为单一品种的装配线形式.提出了一种带信息素总合规则的混合搜索机制的蚁群算法,通过在任务和任务分配序列的位置之间释放信息素、采用信息素总合规则以进行更有效的信息素累积,构造了综合考虑利用、探索和随机搜索的混合搜索机制,考虑了局部信息素更新和全局信息素更新.为提高搜索效率,以协同考虑装配任务作业时间和后续任务数的分级位置权重作为蚁群算法的启发式信息.最后通过实例验证,说明了算法的有效性.