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[期刊] 运筹与管理
[作者]
王书伟 郭秀萍 刘佳
产品拆卸过程中零部件之间会相互干扰影响任务作业时间,基于该情形构建了多目标U型SDDLBP优化模型,并提出一种自适应ABC算法。所提算法设计了自适应动态邻域搜索方法,以提高局部开发能力;采用了轮盘赌与锦标赛法结合的分段选择法,以有效评价并选择蜜源进行深度开发;建立了基于当前最优解的变异操作,以提高全局探索能力快速跳出局部最优。最后,通过算例测试和实例分析验证算法的高效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘佳 王书伟
拆卸是产品回收过程最关键环节之一,拆卸效率直接影响再制造成本。本文在分析现有模型不足基础上,考虑最小化总拆卸时间,建立多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并提出了一种自适应进化变邻域搜索算法。所提算法引入种群进化机制,并采用一种组合策略构建初始种群,通过锦标赛法选择个体进化;在局部搜索时,设计了邻域结构自适应选择策略,并采用基于交叉的全局学习机制加速跳出局部最优,以提高算法寻优能力。对比实验结果,证实了所提模型的合理性以及算法的高效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
谷新军 郭秀萍
针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,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,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。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,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的
[期刊] 运筹与管理
[作者]
谷新军 郭秀萍
针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,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,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。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,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的测试算例,结果表明HMOEA/D较其它算法能得到更接近Pareto最优、分布更好的近似解集。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
肖钦心 郭秀萍 谷新军
为提高混流产品拆卸效率,针对固定工作站数量约束、位置约束、优先关系约束,考虑任务操作完成时间的不确定性,建立了以最小化循环时间(Cycle Time,CT)和最小化工作站平均空闲时间为目标的混流U型拆卸线平衡排序问题的数学模型。结合混流拆卸线的具体特点,提出了一种改进的并行邻域搜索算法(Improved Parallel Neighborhood Search,IPNS),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,通过多个算例验证了算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王书伟 郭秀萍 刘佳
分析大型产品在双边布局拆卸线上的作业情形,构建双边拆卸线平衡问题优化模型,并提出一种变邻域搜索遗传算法进行求解。所提算法针对任务可在左右两边工位并行分配的特点,设计了基于一维正负整数排列的染色体编码方式,以节省存储空间;在个体进化时采用变邻域搜索策略,以拓展搜索范围提高搜索质量;通过设置扰动阈值对个体实施干扰,以加快跳出局部最优。最后,采用不同规模算例验证所提算法的高效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王瑞花
利用混沌的特点设计了一种混沌局部搜索算子,将该算子加入到原始人工蜂群算法中提出了一种混沌蜂群算法(CABC),并用之来优化焊接条的结构设计问题。该问题的目标是在满足约束条件下使得制造焊接条所需的总费用最小,是一个典型多维多约束非线性规划问题。为了不让人工蜂群算法优化该问题时陷入局部最优解,在原始蜂群算法末期的最优值附近进行混沌局部搜索,使其跳出局部最优,有效提高了算法的局部寻优能力。最后对焊接条设计问题进行了仿真计算,并将结果与其他文献中的结果进行了对比,显示了混沌人工蜂群算法优化焊接条设计问题的优越性。
关键词：
系统优化 焊接条设计 混沌 人工蜂群算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
段渊 向毅 陈刚
本文提出了一种新的求解旅行商问题（ＴＳＰ）的离散人工蜂群算法（ＤＡＢＣ）。以基本人工蜂群算法为框架，采用路径编码的方式，综合运用离散交叉算子，逆转算子，免疫算子和单／多步２－ｏＰＴ算子以帮助雇佣蜂，观察蜂和侦察蜂产生新食物源。选择ＴＳＰＬＩＢ中典型的ＴＳＰ实例进行仿真实验，运用多项性能指标对ＤＡＢＣ算法进行评估。实验结果表明本文算法是解决ＴＳＰ问题的一种非常有效的新方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对多选择多维背包问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李俊青 潘全科 王法涛
本文给出了一种离散的人工蜂群算法(HDABC)用于求解混合流水车间调度(HFS)问题。采用工件排序的编码方式,并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解,采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解,完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验,并与当前文献中的典型算法对比,验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上,都具备良好的性能。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳寅 马良 黄钰
针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对置换流水车间调度问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
庞柒 阮平南 关志强
煤炭物流中生产物资的运输问题属于典型的车辆路径问题(CVRP,Capacitated Vehicle Routing Problem)。文章采用改进的人工蜂群算法对该问题进行求解。首先按照相对中心位置(物资供应中心)的角度大小,对各个位置的矿区进行排序,然后产生合法初始解;通过算子操作产生邻域解,采用蚁群信息素更新方式,在邻域内进行更为细致的迭代搜索。通过国际测试算例仿真,改进的人工蜂群算法可以找到近似最优解,证明算法的有效性,对于解决实际运输问题具有应用价值。
关键词：
煤炭物流 车辆路径问题 混合人工蜂群算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴斌 董敏
针对现有研究中未考虑配送阶段客户随机需求的问题，本文采用在一定置信区间上满足客户需求的方法，描述这种客户需求不确定的约束，在此基础上，建立了选址－路径－库存问题（Ｌｏｃａｔｉｏｎ－Ｒｏｕｔｉｎｇ－ｉｎｖｅｎｔｏＲｙ ＰＲｏｂＬｅｍ，ＬＲｉＰ）的机会约束模型。提出人工蜂群算法（ａＲｔｉｆｉｃｉａＬ ｂｅｅ ｃｏＬｏｎｙ ａＬｇｏＲｉｔｈｍ，ａｂｃ）对该问题模型进行优化求解。结合问题特征和邻域知识，提出了一种基于矩阵的编码方法，构造了启发式初始化方法，设计了２种基于矩阵编码的交换策略，在此基础上构造了５种蜂群搜索算子。通过仿真实验，分析比较了初始化方法和５种搜索策略；同时将人工蜂群算法与两阶段法进．．．
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐红涛 刘歆 张伟 雷德明 汪开普
针对分布式制造环境下先加工后装配的两阶段生产模式，研究考虑机器加工/装配功率和空闲功率的分布式装配柔性作业车间绿色调度问题。以最大完工时间和总碳排放为优化目标，建立混合整数规划模型，并提出一种基于Q-learning的改进人工蜂群算法进行求解。首先，针对两阶段调度问题特点，设计了一种基于工序、工厂、机器和产品的四层编码策略。其次，提出了一种混合种群初始化方法来提高初始解的质量以及算法的收敛性能。接着设计了基于9种状态和8个动作的Q-learning算法及奖励函数，将Q-learning算法融入整个蜂群算法框架中，使其在雇佣蜂阶段自适应选择搜索方式。在观察蜂阶段，设计了四种基于关键工厂和工序的邻域结构，同时在侦查蜂阶段与精英个体进行交互来更新个体，提高了算法的局部搜索能力。最后设计拓展算例，并以不同的算法进行对比实验，证明了本文提出的基于Q-learning的改进人工蜂群算法求解分布式装配柔性作业车间绿色调度问题的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
王书伟 徐国勋 刘佳
报废汽车体积大，废弃物污染大，拆卸过程复杂，将作业任务均衡分配难。为此，本文对工作站数量确定的双边拆卸线平衡问题进行研究，建立问题数学模型，设计一种变邻域蛙跳算法。所提算法在寻优过程中采用变邻域搜索提高族群局部搜索效率；引入个体学习机制加快精英个体进化速度；提出基于二分法的节拍时间调整策略加快对最优节拍的搜索。最后，通过算例对算法性能进行验证并通过实例说明任务在拆卸线上平衡分配的重要性。
关键词：
双边拆卸线 节拍时间 蛙跳算法
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