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求解拆卸线平衡问题的改进人工蜂群算法被引量：8: 2016年; 大规模拆卸线平衡问题(disassembly line balancing problem,DLBP)是NP完全问题.为克服传统算法求解DLBP搜索过于随机、易于早熟,且求解难度随任务规模的增加呈指数级增长等不足,构建了基于最小化工作站、均衡负荷、尽早拆卸有危害和高需求零部件的DLBP多目标优化模型,在此基础上,提出了改进人工蜂群算法.该算法包括以下4个阶段:在初始解生成阶段,引入危害指标和需求指标,提升算法收敛性能;在雇佣蜂搜索阶段,采取可变步长搜索策略,增加对较优解的搜索深度,加速淘汰劣解;在观察蜂搜索阶段,采用常规搜索与蠕动搜索相结合的混合搜索策略;在侦察蜂搜索阶段,构造了基于分布估计的搜索策略,引导搜索过程.应用本文算法对70个测试问题进行求解,其中65个求得了最优解,寻优率为92.86%;对10个任务实例求得最优解的需求指标为9 730个,比蚁群算法减少了360个;52个任务实例的开启工作站数目、平滑率和拆卸成本3项指标均取得了更优的结果,求解较大规模问题的性能显著提升.; 张则强胡扬陈冲; 关键词：人工蜂群算法拆卸

多目标拆卸线平衡问题的Pareto细菌觅食算法被引量：19: 2016年; 拆卸线平衡问题的优化涉及多个目标。为克服传统方法在求解多目标拆卸线平衡问题时不能很好地处理各子目标间冲突及易于早熟等不足,提出了一种多目标细菌觅食优化算法。该算法采用Pareto非劣排序技术对种群进行分级,并结合拥挤距离机制评价同级个体的优劣。为提高算法收敛性能,在趋向性操作结束后引入精英保留策略保留优秀个体,并采用全局信息共享策略引导菌群不断向均匀分布的Pareto最优前沿趋近。通过不同规模算例的对比分析,验证了算法的有效性与优越性。; 胡扬张则强汪开普毛丽丽; 关键词：多目标优化 PARETO解细菌觅食优化算法

拆卸线平衡问题的改进细菌觅食优化算法被引量：1: 2016年; 拆卸是产品回收过程中最重要的环节,拆卸过程高效与否直接影响产品的回收效率。为克服传统算法求解拆卸线平衡问题时性能不稳定的缺陷,在构建基于工作站利用率、负荷均衡,尽早拆卸有危害、高需求的零件,最小化拆卸成本等方面的拆卸线平衡问题多目标优化模型的基础上,提出一种改进的细菌觅食优化算法对问题求解。通过改进细菌的移动规则扩大搜索空间,引入全局信息共享策略增强算法收敛性能,定义了一种自适应驱散概率防止驱散操作中解的退化。在对不同规模算例的对比分析中,验证了该算法的有效性。; 胡扬张则强李明苏亚军; 关键词：细菌觅食优化算法

多目标拆卸线平衡问题的Pareto细菌觅食优化与仿真分析: 无论是出于法规和制度的约束，还是出于对经济因素的考量，制造企业越来越重视废旧产品的回收处理工作。拆卸是产品回收过程中的关键环节，以流水化连续作业的方式组织拆卸生产不但是提高其拆卸效率的重要举措，而且对于推动产品拆卸的自动...; 胡扬; 关键词：细菌觅食优化算法; 文献传递

U型布局的拆卸线平衡问题及其求解算法研究被引量：10: 2015年; 建立以精益生产为准则的多目标U型拆卸线平衡问题模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法求解该问题。通过利用蜜蜂对蜜源进行标记完成自身学习过程,有效地改善了蜜蜂寻找蜜源的能力。为避免算法搜索过程中陷入局部最优,采取模仿其他蜜蜂的搜索行为打破僵局,并将改进人工蜂群算法应用于求解文献中的实例,通过对比表明改进人工蜂群算法可以寻找到更优的解,从而验证了算法的可行性。最后,将改进人工蜂群算法用于U型布局求解,将U型布局结果与直线型布局进行对比,体现了U型布局的优越性。; 李明张则强胡扬; 关键词：多目标人工蜂群

基于多目标算法与动态仿真的带调整时间的拆卸线平衡优化方法被引量：4: 2017年; 针对拆卸方向改变对作业时间的影响,以最小化拆卸成本、无效作业率和不平滑率为优化目标,构建了考虑调整时间的多目标拆卸线平衡问题模型,并提出了一种Pareto免疫遗传算法与仿真技术相结合的求解方法。算法融合了遗传算子和免疫算子,能有效避免解出现退化和陷入局部最优。通过求解25项拆卸任务算例,并与现有5种算法进行对比,验证了所提算法的有效性。进而将所提模型和算法应用于某打印机拆卸线实例,进一步考虑拆卸时间不确定、存在故障等实际情况,运用仿真技术分析与优化,结果表明所提方法能有效降低等待和堵塞造成的无效作业时间,提高拆卸效率。; 李六柯张则强胡扬邹宾森; 关键词：多目标优化免疫遗传算法仿真

求解拆卸线平衡问题的一种变邻域搜索算法被引量：4: 2016年; 针对拆卸线平衡问题特点,建立以最小化工作站数、平滑指数、危害指数和需求指数为优化目标的多目标数学模型,进而提出一种改进的变邻域搜索算法求解该问题。所提算法采用了一种启发式方法产生初始解,并构造了3种邻域结构,扩大算法搜索范围。采用初始解集进行局部搜索,搜索过程使用一步改进策略,并引入禁忌表方法,提高算法全局寻优能力。通过对大量不同规模测试问题进行算法实验,并与现有方法对比,结果表明,所提变邻域搜索算法在求解效率与求解质量上具有优越性。; 苏亚军张则强胡扬; 关键词：多目标优化局部搜索

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胡扬