U型拆卸線平衡問(wèn)題的混合人工蜂群算法研究.pdf

1、隨著資源的短缺和環(huán)境污染的加劇，EOL產(chǎn)品處理的方式引起了廣泛關(guān)注。拆卸不僅可以實(shí)現(xiàn)資源的再利用，還可以緩解EOL產(chǎn)品堆積造成的環(huán)境壓力。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年全國(guó)汽車報(bào)廢數(shù)量將達(dá)到900～1200萬(wàn)輛，而2020年將持續(xù)增加到1200～1600萬(wàn)輛。如果這些資源能夠有效地回收再利用，將會(huì)產(chǎn)生巨大的市場(chǎng)價(jià)值。拆卸是資源回收的有效手段。為了推動(dòng)拆卸產(chǎn)業(yè)化，合理的拆卸線布局和拆卸流程規(guī)劃是必不可少的。所以，本文根據(jù)精益生產(chǎn)理念，提出U型拆卸線布

2、局，主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1)充分研究直線型拆卸線優(yōu)化問(wèn)題的相關(guān)知識(shí)，結(jié)合U型布局特色，建立以工作站數(shù)、平滑指數(shù)、需求指數(shù)和危害指數(shù)最小目標(biāo)的確定型作業(yè)時(shí)間的U型拆卸線平衡問(wèn)題數(shù)學(xué)模型。
　　2)由于人工蜂群算法存在搜索方法單一、易陷入局部極值兩方面的缺陷，本文通過(guò)旁觀蜂和雇傭蜂自身學(xué)習(xí)、偵查蜂全局學(xué)習(xí)的策略彌補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)算法中的不足，提出混合搜索機(jī)制的人工蜂群算法。同時(shí)設(shè)計(jì)了適用于求解本文離散優(yōu)化問(wèn)題的算法流程。
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3、)以加權(quán)求和的方法將多目標(biāo)降為單目標(biāo)，同時(shí)對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)超出預(yù)設(shè)值時(shí)給予一定的懲罰，最終得到的適應(yīng)值可以直觀地評(píng)價(jià)解的質(zhì)量，為蜜蜂快速選擇解提供了有利條件。
　　4)通過(guò)與粒子群、蟻群等算法對(duì)基準(zhǔn)測(cè)試?yán)雍秃?jiǎn)化拆卸模型求解結(jié)果的對(duì)比，證明提出的改進(jìn)算法具有較強(qiáng)的求解能力;并驗(yàn)了證U型布局更適用于實(shí)際生產(chǎn)。
　　5)考慮作業(yè)時(shí)間的不確定性，提出作業(yè)時(shí)間隨機(jī)的U型拆卸線平衡問(wèn)題。根據(jù)算例測(cè)試結(jié)果總結(jié)隨機(jī)作業(yè)時(shí)間拆卸線優(yōu)化規(guī)律，最后