基于改進(jìn)人工蜂群算法的機(jī)電產(chǎn)品并行拆卸序列規(guī)劃研究.pdf

1、隨著我國(guó)制造業(yè)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的報(bào)廢機(jī)電產(chǎn)品帶來(lái)的資源再利用問(wèn)題與潛藏的環(huán)境污染問(wèn)題亟待解決，而拆卸是解決這一系列問(wèn)題的基礎(chǔ)與關(guān)鍵。如何對(duì)廢舊機(jī)電產(chǎn)品進(jìn)行高效的拆卸利用已經(jīng)是現(xiàn)今“綠色技術(shù)”的研究熱點(diǎn)，也是機(jī)電產(chǎn)品生命周期研究中所面臨的重要課題。因此，本文致力于探索更為高效的拆卸分析及序列規(guī)劃方法，以改進(jìn)人工蜂群算法為基礎(chǔ)，對(duì)復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品的并行拆卸序列規(guī)劃方法進(jìn)行了研究。
　　首先，對(duì)復(fù)雜產(chǎn)品的拆卸信息模型及評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了探討

2、，為后續(xù)拆卸序列規(guī)劃的研究奠定了基礎(chǔ)。其次，針對(duì)拆卸序列規(guī)劃易出現(xiàn)的組合爆炸問(wèn)題，提出了基于人工蜂群算法的解決方案。同時(shí)，針對(duì)此算法的不足之處，提出了基于二叉樹(shù)的優(yōu)先約束策略，對(duì)算法中隨機(jī)生成的初始種群進(jìn)行約束化處理，使之能夠有效提取拆卸解空間信息;定義了可行度算法與適應(yīng)度算法協(xié)同搜尋蜜源，在保證種群多樣性的前提下提高了改進(jìn)算法的收斂速度，使之更加適合求解拆卸序列規(guī)劃問(wèn)題。最后，通過(guò)實(shí)例計(jì)算并與其他算法進(jìn)行對(duì)比，證明了本文所述改進(jìn)算法的

3、可行性及高效性。
　　在此改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種適應(yīng)于復(fù)雜機(jī)電產(chǎn)品的并行拆卸序列規(guī)劃方法。通過(guò)對(duì)比分析并行拆卸與傳統(tǒng)串行拆卸的不同之處，就并行拆卸的關(guān)鍵問(wèn)題提出了相應(yīng)的解決方案:定義了可變序列矩陣方法，由此提出了一種單一集合的并行化分析方法，用以解決并行拆卸序列長(zhǎng)度與每步步長(zhǎng)不確定的問(wèn)題，建立了串、并行拆卸序列分析之間的聯(lián)系紐帶;針對(duì)并行拆卸繁多的單元選取情況，提出誘導(dǎo)因子方法，引領(lǐng)規(guī)劃過(guò)程向最優(yōu)方向進(jìn)行演化。最后，于改