U型拆卸线平衡问题的混合人工蜂群算法研究
发布时间：2021-09-07 03:51
随着资源的短缺和环境污染的加剧,EOL产品处理的方式引起了广泛关注。拆卸不仅可以实现资源的再利用,还可以缓解EOL产品堆积造成的环境压力。据统计,2015年全国汽车报废数量将达到900～1200万辆,而2020年将持续增加到1200～1600万辆。如果这些资源能够有效地回收再利用,将会产生巨大的市场价值。拆卸是资源回收的有效手段。为了推动拆卸产业化,合理的拆卸线布局和拆卸流程规划是必不可少的。所以,本文根据精益生产理念,提出U型拆卸线布局,主要研究内容如下：1)充分研究直线型拆卸线优化问题的相关知识,结合U型布局特色,建立以工作站数、平滑指数、需求指数和危害指数最小目标的确定型作业时间的U型拆卸线平衡问题数学模型。2)由于人工蜂群算法存在搜索方法单一、易陷入局部极值两方面的缺陷,本文通过旁观蜂和雇佣蜂自身学习、侦查蜂全局学习的策略弥补标准算法中的不足,提出混合搜索机制的人工蜂群算法。同时设计了适用于求解本文离散优化问题的算法流程。3)以加权求和的方法将多目标降为单目标,同时对于某项指标超出预设值时给予一定的惩罚,最终得到的适应值可以直观地评价解的质量,为蜜蜂快速选择解提供了有利条件。4...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１直线型与ｕ型布局图??Ｕ型线布局与传统直线型布局如图２－１所示，考虑到工人普遍为右手作业习惯，所??通计为沿逆时针方向流动［４〇］
王作站１?工作站２?工作站３?工作站４??图２－２?９任务线平衡示意图??图２－２中黄色区域代表每个工作站的空闲时间，黄色区域的面积越接近表明整个??拆卸线的平滑指数越好，图中表示的是最优状况即每个工作站的空闲时间相同平滑指??数达到最小。??３）?Ｕ型拆卸线平衡问题需求指数：??拆卸的主要目标是寻找废旧产品中有价值的零部件，有价值的零件越早拆除越能??快速带来经济效益。因此，在拆卸过程中尽早拆除有价值的零件是本文优化的另一目??标画数，需求指数表达式如公式（２－４）所示??Ｄ＝ｔｐ－ｄｐｓ）?（２－４）??，＝１??其中，需求指数的上下限表达方式如下：??公ｔａｉ’ｅｒ?＾啦１?－如２含…含也？??需求指数越低表明高需求零件在拆卸的过程中越早拆除，假设四个零件ａ，ｂ，ｃ，ｄ的??需求值分别为２
在嵌入操作中，本文根据任务的属性确定被嵌入任务。所要移动到的位置可Ｗ是??任意位置，也可Ｗ为了实现某个目标值而预先设定，但是无论哪种方法得到的位置都??要确保任务移动后不打破优先关系的约束。图４－３中，任务６是被选中向前移动，位??置３是插入的位置，当任务６插入后，原来的任务序列依次向后移动，同时要保证任??务６的所有紧前任务都已操作，而且任务６的所有紧后都在位置３之后。嵌入操作之??后位置３到６的任务序列实现了改动，同时对应的目标值也发生了变化，扩大了蜜蜂??的选择空间。??乂?乂??？?？③?＠？＠？＠??图４－４交换操作??交换操作与嵌入操作的不同之处是，交换操作中只有两个任务的位置发生了变化，??嵌入操作中位置发生变动的任务不止两个。位置变化的幅度不同，对应解的指标变化??的程度也会不同。图４－４中是两对任务进行交换操作，即任务２与任务４交换，另一??组是任务５与任务６交换，交换么后的任务序列同样要满足任务优先关系。??嵌入操作和交换操作在一个序列中可Ｗ进斤多次
【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应惯性权重的改进粒子群算法[J]. 敖永才,师奕兵,张伟,李焱骏. 电子科技大学学报. 2014(06)
[2]基于收益概率的不确定环境下的产品拆卸序列优化[J]. 陈弋文,陈伟达. 计算机集成制造系统. 2014(04)
[3]人工蜂群算法加速收敛技术研究[J]. 杨小东,刘波. 计算机技术与发展. 2014(04)
[4]基于Pareto解集蚁群算法的拆卸序列规划[J]. 邢宇飞,王成恩,柳强. 机械工程学报. 2012(09)
[5]基于改进粒子群算法的制造单元设施布局问题研究[J]. 郑永前,丁奎学. 工业工程. 2012(01)
[6]多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法[J]. 郭希旺,刘士新,王大志. 东北大学学报(自然科学版). 2012(01)
[7]改进的人工蜂群算法求解任务指派问题[J]. 孙晓雅,林焰. 微电子学与计算机. 2012(01)
[8]基于混合粒子群算法求解多目标混流装配线排序[J]. 刘炜琪,刘琼,张超勇,邵新宇. 计算机集成制造系统. 2011(12)
[9]基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化[J]. 丁力平,谭建荣,冯毅雄,高一聪. 计算机集成制造系统. 2009(07)
[10]基于Tabu搜索与遗传算法研究拆卸序列优化[J]. 王波,王宁生. 河海大学学报(自然科学版). 2005(05)
硕士论文
[1]多目标拆卸线平衡问题的改进粒子群算法研究[D]. 方群.西南交通大学 2014
[2]拆卸线平衡问题的人工蜂群算法研究及其应用[D]. 陈冲.西南交通大学 2014
[3]多目标拆卸线平衡问题的群集智能优化算法研究[D]. 朱兴涛.西南交通大学 2012
[4]U型装配线平衡与仿真研究[D]. 刘凯.广东工业大学 2012
[5]基于混合粒子群算法的随机混流装配线平衡问题研究[D]. 余庆良.西南交通大学 2012
本文编号：3388784
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１直线型与ｕ型布局图??Ｕ型线布局与传统直线型布局如图２－１所示，考虑到工人普遍为右手作业习惯，所??通计为沿逆时针方向流动［４〇］
王作站１?工作站２?工作站３?工作站４??图２－２?９任务线平衡示意图??图２－２中黄色区域代表每个工作站的空闲时间，黄色区域的面积越接近表明整个??拆卸线的平滑指数越好，图中表示的是最优状况即每个工作站的空闲时间相同平滑指??数达到最小。??３）?Ｕ型拆卸线平衡问题需求指数：??拆卸的主要目标是寻找废旧产品中有价值的零部件，有价值的零件越早拆除越能??快速带来经济效益。因此，在拆卸过程中尽早拆除有价值的零件是本文优化的另一目??标画数，需求指数表达式如公式（２－４）所示??Ｄ＝ｔｐ－ｄｐｓ）?（２－４）??，＝１??其中，需求指数的上下限表达方式如下：??公ｔａｉ’ｅｒ?＾啦１?－如２含…含也？??需求指数越低表明高需求零件在拆卸的过程中越早拆除，假设四个零件ａ，ｂ，ｃ，ｄ的??需求值分别为２
在嵌入操作中，本文根据任务的属性确定被嵌入任务。所要移动到的位置可Ｗ是??任意位置，也可Ｗ为了实现某个目标值而预先设定，但是无论哪种方法得到的位置都??要确保任务移动后不打破优先关系的约束。图４－３中，任务６是被选中向前移动，位??置３是插入的位置，当任务６插入后，原来的任务序列依次向后移动，同时要保证任??务６的所有紧前任务都已操作，而且任务６的所有紧后都在位置３之后。嵌入操作之??后位置３到６的任务序列实现了改动，同时对应的目标值也发生了变化，扩大了蜜蜂??的选择空间。??乂?乂??？?？③?＠？＠？＠??图４－４交换操作??交换操作与嵌入操作的不同之处是，交换操作中只有两个任务的位置发生了变化，??嵌入操作中位置发生变动的任务不止两个。位置变化的幅度不同，对应解的指标变化??的程度也会不同。图４－４中是两对任务进行交换操作，即任务２与任务４交换，另一??组是任务５与任务６交换，交换么后的任务序列同样要满足任务优先关系。??嵌入操作和交换操作在一个序列中可Ｗ进斤多次
【参考文献】：
期刊论文
[1]自适应惯性权重的改进粒子群算法[J]. 敖永才,师奕兵,张伟,李焱骏. 电子科技大学学报. 2014(06)
[2]基于收益概率的不确定环境下的产品拆卸序列优化[J]. 陈弋文,陈伟达. 计算机集成制造系统. 2014(04)
[3]人工蜂群算法加速收敛技术研究[J]. 杨小东,刘波. 计算机技术与发展. 2014(04)
[4]基于Pareto解集蚁群算法的拆卸序列规划[J]. 邢宇飞,王成恩,柳强. 机械工程学报. 2012(09)
[5]基于改进粒子群算法的制造单元设施布局问题研究[J]. 郑永前,丁奎学. 工业工程. 2012(01)
[6]多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法[J]. 郭希旺,刘士新,王大志. 东北大学学报(自然科学版). 2012(01)
[7]改进的人工蜂群算法求解任务指派问题[J]. 孙晓雅,林焰. 微电子学与计算机. 2012(01)
[8]基于混合粒子群算法求解多目标混流装配线排序[J]. 刘炜琪,刘琼,张超勇,邵新宇. 计算机集成制造系统. 2011(12)
[9]基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化[J]. 丁力平,谭建荣,冯毅雄,高一聪. 计算机集成制造系统. 2009(07)
[10]基于Tabu搜索与遗传算法研究拆卸序列优化[J]. 王波,王宁生. 河海大学学报(自然科学版). 2005(05)
硕士论文
[1]多目标拆卸线平衡问题的改进粒子群算法研究[D]. 方群.西南交通大学 2014
[2]拆卸线平衡问题的人工蜂群算法研究及其应用[D]. 陈冲.西南交通大学 2014
[3]多目标拆卸线平衡问题的群集智能优化算法研究[D]. 朱兴涛.西南交通大学 2012
[4]U型装配线平衡与仿真研究[D]. 刘凯.广东工业大学 2012
[5]基于混合粒子群算法的随机混流装配线平衡问题研究[D]. 余庆良.西南交通大学 2012
本文编号：3388784
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