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混流U型拆卸线平衡排序优化模型与算法研究

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究的主要内容

1.3 本文创新点

1.4 研究方法、技术路线以及可行性研究

1.5 论文结构及安排

第2章 MUDLB/S问题介绍及文献综述

2.1 拆卸及拆卸线

2.2 U型拆卸线介绍

2.3 拆卸线平衡问题

2.4 MUDLB/S问题简介

2.5 MUDLB/S问题相关文献综述

2.5.1 CT约束下的MUDLB/S问题相关文献

2.5.2 工作站数量约束下MUDLB/S问题相关文献

2.6 本章小结

第3章 CT约束下的MUDLB/S问题多目标优化

3.1 问题描述

3.2 问题数学模型

3.2.1 问题假设

3.2.2 变量定义

3.2.3 目标函数及约束条件

3.3 HMOEA/D算法设计

3.3.1 多目标优化问题介绍

3.3.2 Pareto支配概念

3.3.3 MOEA/D算法介绍

3.3.4 编码

3.3.5 解码

3.3.6 交叉和变异算子

3.3.7 HMOEA/D算法

3.3.8 动态邻域搜索

3.4.实验设计与结果

3.4.1 算例设计

3.4.2 评价指标

3.4.3 仿真参数设置

3.4.4 算法结果分析

3.5 本章结论

第4章 工作站数量约束下的MUDLB/S问题优化

4.1 问题描述

4.2 问题的数学模型

4.2.1 问题假设

4.2.2 变量定义

4.2.3 目标函数和约束条件

4.3 算法设计与实现

4.3.1 PNS算法介绍

4.3.2 编码

4.3.3 任务分配策略

4.3.4 任务指派策略

4.3.5 解码

4.3.6 IPNS算法介绍

4.4 实验设计与结果

4.4.1 算例设计

4.4.2 仿真参数设置

4.4.3 算法结果分析

4.5.本章结论

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

电子信息产业市场的驱动技术创新,导致电子产品的更新换代速度加快,许多电子产品在没达到使用寿命时就报废,产生了非常多的电子垃圾,如何回收并合理利用已经成了全球性的难题。因此,本文对面向拆卸多类型电子产品的混流U型拆卸线平衡排序(Mixed-Model U-Shaped Disassembly Line Balancing andSequencing Problem,MUDLB/S)问题进行了研究,主要包括以下两个部分:
  针对循环时间(Cycle Time,CT)为主要约束下的MUDLB/S问题,本文考虑了拆卸任务完成任务时间随机分布,建立了该问题最小拆卸线平均闲置率、尽早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改变次数的多目标优化模型;此外,还设计了基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Basedon Decomposition,HMOEA/D)来同时优化以上多个目标,该算法通过采用弹性任务分配策略、动态邻域结构和动态调整权重以保证解的可行性并搜索得到分布较好的非劣解集。最后,通过正交实验设计了一组算例进行仿真,进而与并行邻域搜索算法和基于局部搜索的遗传算法进行了对比,仿真实验的结果表明了本文所提出算法的优越性。
  针对固定工作站数量为主要约束的MUDLB/S问题,考虑了拆卸任务完成时间服从随机分布和任务具有位置约束的情况,并建立了以最小化循环时间CT和最小化工作站平均空闲时间为目标的数学模型;此外,设计了改进的并行邻域搜索算法(Improved Parallel Neighborhood Search,IPNS)来依次优化以上目标,该算法定义两类不同的邻域结构,采用动态搜索策略,通过独立搜索以及直接交换邻域的方式以最大限度寻找最优解。最后,通过仿真实验表明,本文所提算法不论在搜索效率还是解的质量方面都优于并行邻域搜索算法。

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