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毕业论文网 > 开题报告 > 电子信息类 > 通信工程 > 正文

资源约束拆卸线平衡问题的多目标算法研究开题报告

 2020-02-18 19:26:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究目的及意义

随着时代的进步以及人类技术的不断蓬勃发展,各类产品尤其是电子产品的更新换代速度越来越快,而这些报废产品中包含着可利用和有害零部件。面对资源及环境的压力,对废旧产品实现回收再利用已成为可持续发展的必由之路。拆卸是实现报废品回收再利用的重要步骤之一,从废品中剔除有害部件,提取出有价值的部件,通过清洗,再加工等方式实现循环利用,也让报废产品给人们带来可观的经济利益。现代产业链中,拆卸线一直被视为大规模拆卸的最佳选择。资源约束拆卸线平衡的研究是对报废产品实现再制造与再利用的重要阶段。在拆卸线上进行拆卸操作时,有时需要机器人、设备、材料、特定机器或合格人员等特定资源在工作站工作。但是这些特定资源往往是有限的,也就是说每个工作站能同时拥有和使用的资源有限,如何使每个工作站在作业任务不变的情况下,使用的资源最少以达到最高的效率,在流水线节拍固定的情况下,最小化工作站数,这个问题也就引发了资源受限的拆卸线平衡(rcdlb)问题。本文针对该问题进行多目标数学建模,并使用软件仿真验证数学模型的正确性,研究出与问题相关的编解码,使用nsga-iii算法解决该问题,最后通过实验进行仿真分析。


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2. 研究的基本内容与方案

2、研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1研究目标

针对资源约束下的拆卸线问题,研究在资源确定,即等量报废产品在拆卸流水线使用的能耗最低的情况下保证拆卸的耗时最小,构建资源约束条件下的多目标拆卸线平衡数学模型,运用优化软件验证数学模型的正确性,然后运用NSGA-III算法进行实验仿真。

2.2研究内容

(1)资源约束下的拆卸线平衡问题和最优化模型建模;

(2) LINGO等最优化软件验证数学模型;NSGA-III算法分析和设计(包括初始化、编解码、变化算子等的设计);

(3) 算法性能仿真和结果分析。

2.3技术方案及措施

2.3.1技术方案

本设计重点是对于资源约束下的拆卸线平衡问题的理解。



一个报废产品的拆卸,其各个零部件的拆卸有一定的优先关系,1 2 3 4 5表示拆卸部件,有箭头表示拆卸部件有先后顺序,如1需要在2之前拆卸,没有箭头则没有前后要求;各个工作站功率一定,工作站工作功率越大,则拆卸速度越快,工作站同时工作,每个工作站同时允许拆卸数为1要求在能耗限定在一个范围内时求其拆卸时间最少。

要求E=P*T限定在一范围内,将1、2、3、4、5投入到ABC中,在多种方案中使得在E确定的情况下,T=min(TA,TB,TC)最小。之后通过LINGO验证模型正确性,然后利用算法进行仿真。


2.3.2技术路线

通过查阅文献资料,了解拆卸线平衡问题概况,重点研究多目标条件下的拆卸线平衡问题,本课题资源约束就相当于一个目标。然后建立数学模型,该数学模型满足拆卸任务先后关系和工资源约束条件下,寻找产品的可行拆卸序列,其中该序列按照一定顺序将拆卸任务分配至各工作站,目标为拆卸时间组最小化。然后通过查找相关文献学习LNIGO等优化软件,验证所建数学模型的正确性。通过github搜索相关代码与文献学习NSGA-III算法,通过MATLAB进行算法仿真。


3. 研究计划与安排



    1. 第1-3周:查阅相关文献资料,明确研究内容,学习毕业设计研究内容所需理论的基础。确定毕业设计方案,完成开题报告。

    2. 第4-5周:掌握Matlab的基本原理和使用方法,研究资源约束拆卸线平衡问题理论知识,并建立多目标数学模型。

    3. 第6-9周:学习LINGO等最优化软件,使用LINGO或CPLEX软件验证数学模型,熟悉NSGA-III算法原理。

    4. 第10-13周:完成与问题相关的编解码工作、完成算法,使用MATLAB对算法进行实验仿真。

    5. 第14-15周:完成并修改毕业论文。

    6. 第16周:准备论文答辩。


4. 参考文献(12篇以上)

4、参考文献

[1] Süleyman Mete, Zeynel Abidin Ccedil;il, ErenOuml;zceylan, et al. Resource Constrained Disassembly Line Balancing Problem[J].IFAC PapersOnLine, 2016, 49(12):921-925.

[2] Agpak K , Gokcen H . Assembly linebalancing: Two resource constrained cases[J]. International Journal ofProduction Economics, 2005, 96(1):129-140.

[3] BattaiA O , Dolgui A . A taxonomy of linebalancing problems and their solutionapproaches[J]. International Journal ofProduction Economics, 2013, 142(2):259-277.

[4] Deb K , Jain H . An EvolutionaryMany-Objective Optimization Algorithm Using Reference-Point-Based NondominatedSorting Approach, Part I: Solving Problems With Box Constraints[J]. IEEETransactions on Evolutionary Computation, 2014, 18(4):577-601.

[5] Gungor A,Gupta S M.Disassembly line inproduct recovery[J].International of Production Research,2001,40(1):2569-2589

[6] Abdolreza Roshani,DavideGiglio.Simulated annealing algorithms for the multi-manned assembly linebalancing problem:minimising cycle time[J].International Journal ofProduction Research2017,5:2731-2751.

[7] 闻徐敏,许映秋.基于资源约束的装配线平衡问题研究[J].成组技术与生产现代化,2009,26(04):34-39.

[8] 汪开晋,张则强,朱立夏,邹宾森.多目标拆卸线平衡问题Pareto遗传模拟退火算法[J].计算机集成制造系统,2017,13(06).

[9] 刘卫国.MATLAB基础教程[M].北京邮电大学出版社.2016.

[10] 袁新生.LINGO和Excel在数学建模中的应用[M].科学出版社.2007.

[11] 方群,张则强,李明.面向多目标拆卸线平衡问题的一种改进粒子群优化算法[J].现代制造工程,2016,4: 8-15

[12] 张于贤,梁师文,杨梦珂.多目标约束下装配线再平衡研究[J].兵器装备工程学报,2019,4(1):214-219.

[13] 刘佳,王书伟.顺序相依拆卸线平衡多目标优化模型机算法研究[J].运筹与管理,2018,27(06):82-90.

[14] 丁力平,谭建荣,冯毅雄等.基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化[J].计算机集成制造系统,2009,15(7):1406-1413,1429.

[15] 李明,张则强,胡扬. U 型布局的拆卸线平衡问题及其求解算法研究[J].现代制造工程,2015,( 7):7-12.


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