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[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]
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] 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] 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] 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
[期刊] 工业工程
[作者]
郭希旺 刘士新
批量拆卸是再制造过程中非常重要的一个环节,通过批量拆卸对于实现材料回收和可用零部件的再造有重要意义。针对多资源约束批量拆卸中选择性拆卸问题进行建模,建立以最大拆卸收益为目标的选择性拆卸优化模型,并采用CPLEX软件优化,以求得多资源约束条件下满足外部需求的选择性拆卸优化问题的优化解,并通过多种实例验证了模型的正确性和有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
邰世文 商剑平
本文针对煤炭码头卸车调度问题,提出了相应的多约束多目标优化模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,本文考虑列车、煤种、场存、设备、翻堆线和卸车作业过程等约束条件,以卸车效率最大和列车在港时间最短为目标,构建了煤炭码头卸车调度问题多目标数学模型。然后,综合运筹学、遗传算法以及仿真技术,给出了煤炭码头卸车调度问题遗传算法详细设计,包括组合式编码和仿真推演解码方法,染色体生成算法,适应度函数设计,以及采用多种策略的遗传操作及修正等,并列出了算法步骤。实例测试表明,本算法的执行效率高而且优化效果好,结果适用。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
巩玲君 张纪海
重大突发事件发生后,若灾区的应急物资需求不能通过调用储备得到满足,则应急生产将成为灾区应急物资供应的重要保障手段。本文研究重大突发事件发生后应急物资生产任务的优化问题,重点关注原材料生产能力变化对完成应急生产任务的影响,以应急生产任务完成时间最短、完成成本最低为决策目标,研究了包含多个供应商、多个制造商以及单个受灾点的应急物资生产任务多目标规划模型。运用在求解多目标规划问题时具有众多优势的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解。通过算例分析,NSGA-II可以得到较好的Pareto前沿,并且可以根据不同情况给出最优的应急物资生产和原材料保障方案。本文的研究还表明,要想更快完成应急生产任务,需要做好原材料、资金、电力、交通等各种要素的配套保障工作。
[期刊] 物流技术
[作者]
张海军 闫琼 张国辉 刘元朋
为求解多目标第Ⅱ类装配线平衡问题（ＭＯＡＬＢＰ－Ⅱ），提出了一种改进的离散性差分进化算法—ＤＤＥＡ。采用生产节拍和工位载荷波动构建一个自适应的多目标优化函数；开发了适度贪心算法分配作业元素，约束贪婪幅度；采用了基于优先权的编码方法使得个体解码后总满足装配线约束关系；并提出一种新型的双变异策略和交叉算子。最后，采用标准问题集测试分析，结果显示该算法在求解大规模ＭＯＡＬＢＰ－Ⅱ的质量最优。
[期刊] 工业工程
[作者]
孙娴静 唐秋华 邓明星
针对考虑优先关系约束和机器工作区域冲突约束的异步并行拆卸序列规划问题，提出加入路径重连策略的遗传算法。通过定义零部件之间的与或优先关系，对拆卸方向进行简化。且根据工作区域冲突约束，避免零部件拆卸过程中产生工作区域冲突。在此基础上，对种群进行编码解码，并加入路径重连算子，将遗传算法迭代得到的精英解进行路径重连以增强算法的局部搜索能力。最后通过多个实际案例证明算法的有效性。
关键词：
异步并行拆卸 遗传算法 路径重连
[期刊] 统计研究
[作者]
马永开,唐小我
多目标组合预测优化模型研究①马永开唐小我ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｅｐａｐｅｒｓｅｔｓｕｐｔｗｏｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｎｓｕｇｇｅｓｔｓｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｃｏｍｂｉｎｅｄｆｏ...
[期刊] 工业工程
[作者]
秦红斌 孔仁杰 常永顺 李晨晓
面对生产过程中出现的多种扰动问题对实际调度过程的影响，构建以紧急订单和机器故障为扰动因素，以最小化最大完工时间、最小化订单拖期惩罚和最小化碳排放为目标的柔性作业车间多重动态调度模型。采用基于事件和周期的混合动态调度策略来应对突发事件，并提出一种改进的平衡优化器算法来求解该模型。该算法通过采用基于精英反向学习的混合种群初始化策略提高初始种群质量；通过采用IPOX交叉、MPX交叉和变异操作，提高算法解集的广泛性和多样性；通过使用基于Metropoils准则的精英选择策略来更新种群，防止种群陷入局部最优；通过双层变邻域搜索提高算法的寻优能力。通过大量拓展算例仿真验证了该算法的有效性、稳定性和优越性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
单宝英 郭萍 张帆 郭珊珊
为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m~3,总产量达到8.667×10~7 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。
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