基于多目标遗传算法的拆卸线平衡问题的研究开题报告
2020-02-18 19:25:58
1. 研究目的与意义(文献综述)
科技的迅速发展使产品换代的速度加快,导致废弃产品日益增多;与此同时,随着人类社会文明的进步,环境污染、资源缺乏等问题日益严重,我们将更加关注经济的可持续发展和高质量发展而不是快速发展。可持续生产整合了生产和逆向生产,即闭环生产。对寿命终结(end of life,eol)的产品回收再利用不仅能够防止自然资源的迅速消耗,而且能够有效应对传统废弃产品处理方式带来的环境污染问题。因此,拆卸线平衡问题在国内外受到了广泛关注。
产品拆卸是指从eol产品中系统的分离零件、组件、部件或其他零件集合体的过程。产品拆卸流水线,简称产品拆卸线,可以实现自动拆卸和流水线操作,拥有工作效率高的特点,尤其适用于大型废弃产品和大批量的小型废旧产品。废旧产品只有经过拆卸才能够实现回收再利用以解决资源和环境问题。产品拆卸是实现废弃产品回收再利用的重要方式,是实现产品生命周期完整性和封闭性的必要环节。
gungor和gupta最早提出了拆卸线平衡问题,并且对于在一定程度上存在产品缺陷导致拆卸任务不能顺利进行的情况,设计了一种关于拆卸线的平衡算法,该算法以最小化总空闲时间、有限拆卸有危害、高需求的零件和最小化拆卸方向改变次数为优化目标,建立了完全拆卸条件下的多目标模型。在拆卸线平衡问题的早期研究过程中,主要以启发式算法为主。虽然启发式算法原理简单,能够迅速求出可行解,但是由于该可行解完全依赖启发式规则,具有不确定性,因此不能够保证该可行解的质量。mcgovern和gupta证明了拆卸线的平衡问题和装配线的平衡问题相似,均为np-hard组合优化问题,包含随机任务时间、不同的行设计以及同时考虑的冲突目标增加了其复杂性。进而mcgovern和gupta提出了组合优化技术,如贪心算法与2-opt算法结合,该算法在处理危险和高需求零件的同时最小化了工作中心的数量。
2. 研究的基本内容与方案
2.1研究目标
针对拆卸线平衡问题,研究基于多目标遗传算法的拆卸线平衡问题,建立拆卸线平衡问题的多目标优化模型;运用pareto解集筛选策略,在保证所有目标之间均衡性的情况下,使用遗传算法对此模型进行求解。
3. 研究计划与安排
第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。
第4-5周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉开发环境。
第6-9周:编程实现各算法,并进行仿真调试。
4. 参考文献(12篇以上)
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[3] battala, o., dolgui, a., 2013. a taxonomy of linebalancing problems and their solution approaches[j]. int. j. productioneconomics 142, 259-277.