废旧产品拆解序列优化和拆解批量计划问题的研究

发布时间：2020-05-31 11:10

【摘要】：人类历史己跨入21世纪,世界经济在近几十年以飞快的速度发展,在创造繁荣物质文明的同时,也使资源投入量骤增,生存环境遭受破坏,环境污染日趋严重,环境、资源、能源问题已成为全球共同关注的问题。本文以废旧产品拆解为研究背景,研究了废旧产品拆解序列优化和拆解批量计划过程中的若干优化问题。研究成果及核心内容主要有以下五个方面： (1)研究了完全拆解多目标拆解序列优化问题。针对拆解序列优化问题建立了多目标优化数学模型,模型以最小拆解时间和最大拆解收益为优化目标。应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索算法,算法采用保持优先关系的交叉过程作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解。引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明模型及算法求解此类多目标拆解序列优化问题有效。 (2)研究了选择性拆解多目标拆解序列优化问题。根据选择性拆解的特点,建立了选择性拆解序列优化问题数学模型,同时考虑了以最小拆解时间和最大拆解收益为优化目标,提出了一种改进的多目标分散搜索优化算法。该算法针对多目标问题的特点建立了相应的初始解集和参考解集,将保持优先关系的交叉过程作为子集解的组合算子,利用改进的局域搜索策略进一步提高新解的质量。利用外部存档方法存放Pareto解集。最后,通过实例验证了模型和算法在求解此类多目标拆解序列优化问题的有效性。 (3)研究了在多资源约束情况下零部件选择性拆解序列优化问题。根据拆解对象特点构建了产品拆解与／或图模型,该模型描述了零部件之间的连接关系和优先关系。根据选择性拆解问题的特点,建立了选择性拆解序列优化问题数学模型,在单目标方面考虑了以最大拆解收益为优化目标,在多目标方面考虑了以最大拆解收益和最小拆解时间为优化目标。同时提出了一种分散搜索算法,设计了保持优先关系的交叉组合算子和路径重连组合算子,利用局域搜索策略进一步提高新解的质量。通过实例验证,实验结果表明算法求解此类问题性能良好。 (4)研究了多资源约束下拆解时间顺序依赖的选择性拆解序列优化问题。根据多资源约束下拆解时间顺序依赖的选择性拆解序列优化问题的特点,建立了以最大拆解收益和最小拆解时间为优化目标的多目标数学模型,提出了一种改进的多目标分散搜索优化算法。该算法针对多目标问题的特点设计了多样性初始解产生方法、保持优先关系的交叉组合算子,参考集更新方法,利用改进的局域搜索策略进一步提高新解的质量。利用外部存档方法存放Pareto解集。最后,通过实例验证了模型和算法在求解此类拆解序列优化问题的有效性。 (5)研究了多资源约束拆解批量计划问题。针对多资源约束批量拆解中选择性拆解问题进行建模,建立选择性批量拆解优化模型,并采用CPLEX软件优化,以求得多资源约束条件下满足外部需求的选择性批量拆解优化问题的优化解,并通过多种实例验证了模型的正确性和有效性。总之,针对废旧产品的拆解问题,建立了这些问题的数学模型。根据数学模型的特点,从求解算法的角度进行了研究,设计了不同的现代优化算法对问题提供了有效的求解。通过大量的实验分析了验证模型和算法的有效性,为有效解决此类问题提供了重要的参考和指导。
【图文】：

无向图,爆炸图,无向图,装配体

无向图模型通常用(V，E)来表达，其中，F是节点集，代表构成产品的零部件；五是无向边集，代表零部件间的邻接关系[8]。以图2.1所示的活塞连杆结构为例，可以构建如下的无向图，如图2.2所示[5]。在无向图方面，Zhang和Kuo等人通过分析装配体的结构得到装配体的无向图，即用无向图来描述装配体零部件之间的装配关系和其它的装配信息[9]。-9-

模型图,无向图,装配体,模型

五是无向边集，代表零部件间的邻接关系[8]。以图2.1所示的活塞连杆结构为例，，可以构建如下的无向图，如图2.2所示[5]。在无向图方面，Zhang和Kuo等人通过分析装配体的结构得到装配体的无向图，即用无向图来描述装配体零部件之间的装配关系和其它的装配信息[9]。-9-
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X705

【参考文献】