多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法

发布时间：2019-06-08 12:47

【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。
[Abstract]:In view of the complexity of the disassembly line balance problem, an improved multi-objective artificial fish swarm algorithm based on Pareto solution set is proposed to solve the problem. In order to improve the optimization ability of artificial fish foraging, the random cross operation of genetic algorithm is introduced to guide the artificial fish to look for food in the direction of global optimal disassembly. The diversity of behavior results was realized by constantly screening the non-inferior solutions in the process of foraging, clustering and rear end of artificial fish through crowded distance. By using the elite retention strategy, the non-inferior solution in the external file is added to the population of the next iteration of the algorithm, which accelerates the convergence of the algorithm. By solving the disassembly examples of different scales and comparing them with the existing algorithms, the effectiveness and superiority of the proposed algorithm are verified.
【作者单位】： 西南交通大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51205328,51405403) 教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(12YJCZH296) 四川省应用基础研究计划资助项目(2014JY0232)
【分类号】：TP18

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本文编号：2495290