本文關(guān)鍵詞： 混流 U型拆卸線 HMOEA/D算法 Pareto最優(yōu)解集　出處：《運(yùn)籌與管理》2017年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)混流U型拆卸線平衡排序問(wèn)題,考慮拆卸時(shí)間不確定,建立了該問(wèn)題最小拆卸線平均閑置率、盡早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改變次數(shù)的多目標(biāo)優(yōu)化模型,并提出一種基于分解和動(dòng)態(tài)鄰域搜索的混合多目標(biāo)進(jìn)化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。該算法通過(guò)采用彈性任務(wù)分配策略、動(dòng)態(tài)鄰域結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)重以保證解的可行性并搜索得到分布較好的非劣解集。最后,仿真求解實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)(DOE)生成的測(cè)試算例,結(jié)果表明HMOEA/D較其它算法能得到更接近Pareto最優(yōu)、分布更好的近似解集。
[Abstract]:Considering the uncertainty of disassembly time, the minimum average idle rate of disassembly line, early disassembly hazard and high demand parts are established for the balanced scheduling of mixed U-type disassembly lines. A multi-objective optimization model that minimizes the number of changes in the average direction. A hybrid multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition and dynamic neighborhood search is proposed. Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition. The algorithm adopts elastic task allocation strategy, dynamic neighborhood structure and dynamic adjustment of weights to ensure the feasibility of the solution and search for a well-distributed non-inferior solution set. Finally. The simulation results show that HMOEA/D can get the approximate solution set which is closer to Pareto optimal and better distributed than other algorithms.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(Nos.71471151,61573264)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： 0引言電子垃圾作為全球增長(zhǎng)速度最快的固體廢棄物,如何回收并合理利用已成為一個(gè)全球性難題。產(chǎn)品拆卸是從廢舊產(chǎn)品中系統(tǒng)地提取有價(jià)值的零件或材料的過(guò)程[1];它在綠色制造系統(tǒng)中扮演重要角色,是進(jìn)行再制造并實(shí)現(xiàn)完整產(chǎn)品周期的重要環(huán)節(jié)。電子產(chǎn)品更新?lián)Q代頻繁,個(gè)性化設(shè)計(jì)特征

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本文編號(hào)：1464346