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,该算法融入了差分随机策略和差分进化策略,使寻优过程避免陷入局部最优,达到快速收敛效果;引入Pareto思想及NSGA-II拥挤距离机制对多目标求解结果进行筛选,以此保留较优解。通过与经典案例对比,验证了所提算法在双边拆卸线平衡问题中的可行性与高效性。最后,将所建模型运用于双边拆卸实例计算,求解出多种高质量方案供决策者选择。     

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。     

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%。     

多目标拆卸线平衡问题的Pareto遗传模拟退火算法

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。     

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。     

随机作业时间的U型拆卸线平衡多目标优化

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。     

人机共站并行拆卸线平衡问题建模与混合教学优化算法

针对现有人机共站拆卸问题研究对任务间影响关系约束的不足，提出人机共站并行拆卸线平衡问题，以工作站开启数、空闲时间均衡指标、操作者总数和拆卸成本为优化目标，构建了其多目标混合整数规划模型。并提出一种混合教学优化算法求解，算法在原始教学优化算法的基础上融入自学操作和模拟退火操作，以保持种群多样性并避免算法陷入局部最优。应用数学规划软件LINGO精确求解所提问题的中小规模算例并与算法求解结果对比，验证了所建模型正确性与算法的有效性。最后，将所建模型与所提算法应用至大规模人机共站并行拆卸线实例中，通过与多种算法进行不同的对比试验，进一步验证了所提算法求解性能和求解质量的优越性。     

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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

A novel hybrid multi-objective shuffled frog-leaping algorithm for a bi-criteria permutation flow shop scheduling problem

This paper investigates a novel multi-objective model for a permutation flow shop scheduling problem that minimizes both the weighted mean earliness and the weighted mean tardiness. Since a flow shop scheduling problem has been proved to be NP-hard in a strong sense, a new hybrid multi-objective algorithm based on shuffled frog-leaping algorithm (SFLA) and variable neighborhood search (VNS) is devised to find Pareto optimal solutions for the given problem. To validate the performance of the proposed hybrid multi-objective shuffled frog-leaping algorithm (HMOSFLA) in terms of solution quality and diversity level, various test problems are examined. Further, the efficiency of the proposed algorithm, based on various salient metrics, is compared against two well-known multi-objective genetic algorithms: NSGA-II and SPEA-II. Our computational results suggest that the proposed HMOSFLA outperforms the two foregoing algorithms, especially for large-sized problems.     

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。     

Optimal Disassembly Sequence Using Genetic Algorithms Considering Economic and Environmental Aspects

In this paper, a genetic algorithm (GA)-based approach for an optimal disassembly sequence considering economic and environmental aspects is presented. All feasible disassembly sequences are generated by a disassembly tree or an AND/OR graph. Using the disassembly precedence and the disassembly value matrix, a disassembly sequence is optimised. The precedence of disassembly is determined through a disassembly tree or an AND/OR graph and the value of disassembly is induced by considering both economic and environmental aspects in the disassembly, recycling, and disposal phases. Economic and environmental factors can be compared by the same measure through converting environmental factors into economic cost. To solve the disassembly sequence problem, a heuristic algorithm based on GAs is developed. The proposed GA can search for and dynamically explore the disassembly node through the highest disassembly value, keeping their precedence in order to identify an optimal disassembly sequence. It can also help to explore the search space, and an optimal solution can be obtained by applying the optimisation criteria. A refrigerator is used as an example to illustrate the procedure.     

基于局部搜索NSGA-Ⅱ算法的机械产品分组选择装配方法

针对批量机械产品多目标要求下的分组选择装配问题,提出一种基于局部搜索的第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的分组选择装配方法.以装配精度和装配成功率为优化目标,构建基于质量损失函数和尺寸偏差的综合选择装配模型.采用浮点数和整数相结合的编码方式来描述分组选择装配方案,为获得分组选择装配方案中每个产品的封闭环实际尺寸,...