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多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

2018-06-01张则强汪开普朱立夏程文明

西南交通大学学报 2018年3期
关键词:作业信息

张则强, 汪开普, 朱立夏, 程文明

(西南交通大学机械工程学院, 四川 成都 610031)

随着我国经济的高速增长,产品更新换代的步伐加快,产生了大量废旧机电产品,废旧机电产品的回收再利用是生态文明建设的重要组成部分.绿色发展已经成为国家战略,国务院印发的《中国制造2025》[1]中明确提出,要“发展循环经济,提高资源回收利用效率,构建绿色制造体系”.拆卸是实现资源回收再利用的关键一环,也是绿色制造系统的重要组成部分,通过拆卸可实现贵重材料和有价值零部件的回收,是构筑产品生命周期完整性与封闭性的必要环节.拆卸线是废旧机电产品规模化拆卸生产的最佳方式之一,具有规范性好、效率高等优点.然而在实际生产过程中,拆卸生产线上各工作站间普遍存在着作业不平衡等现象,对拆卸企业生产效率的提升产生了较大影响,由此产生了拆卸线平衡问题(disassembly line balancing problem, DLBP)[2],并引起了国内外学者的高度关注[3-16].

GUNGOR等[2]对多目标拆卸线平衡问题进行了全面描述,进而分析了影响拆卸线生产率的各种因素.传统的启发式算法[2-3]、数学规划法[4]在求解拆卸线平衡问题时能够得到精确解,但只适用于小规模问题.拆卸线平衡问题是NP (non-deterministic polynomial)完全问题[5],当拆卸任务规模增大到一定程度时,在有效时间内很难求得最优解.亚启发式算法[5-15]在求解不同规模任务的多目标拆卸线平衡问题时表现出良好的求解性能,能够得到较优解.文献[5-15]在描述拆卸线平衡……

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