【摘 要】
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随着科技的迅速发展和电子产品升级换代速度的加快,废旧产品的回收、再利用和再制造问题显得越来越重要。拆卸线的设计和平衡对我国再制造企业的经济效益和可持续发展理念具有重要意义。本文针对面向多产品拆卸的多目标拆卸线平衡问题（Multi-product Multi-objective Disassembly-line-balancing Problem,MMDP）进行研究。针对MMDP的特点,以最大化利润
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随着科技的迅速发展和电子产品升级换代速度的加快,废旧产品的回收、再利用和再制造问题显得越来越重要。拆卸线的设计和平衡对我国再制造企业的经济效益和可持续发展理念具有重要意义。本文针对面向多产品拆卸的多目标拆卸线平衡问题（Multi-product Multi-objective Disassembly-line-balancing Problem,MMDP）进行研究。针对MMDP的特点,以最大化利润和最小化平滑度指数为优化目标,分别构建了多产品直线型拆卸线平衡问题（Multi-product Linear Disassembly-line-balancing Problem,MLDP）和多产品U型拆卸线平衡问题（Multi-product U-shaped Disassembly-line-balancing Problem,MUDP）数学模型。考虑到MMDP的复杂性和头脑风暴优化算法在解决优化问题方面有着优良的求解性能,本文对头脑风暴优化算法进行改进用以求解MMDP。本文设计的算法改进如下:（1）可行解生成方法,在满足任务优先与冲突关系的约束下,采用一种双阶段启发式算法产生可行解;（2）聚类算法设计过程,为了适应多目标优化问题,设计基于Pareto支配关系的聚类算法,提高了算法的收敛性;（3）新个体生成过程,根据拆卸线平衡问题的特点,使用遗传算法中不同的交叉和变异算子来代替随机数扰动,增加了算法的多样性;（4）选择阶段,使用快速非支配排序和拥挤距离计算方法对种群进行更新,提高了算法的搜索效率。针对MLDP,建立一个MLDP模型和一个多机器人MLDP模型。通过对这两个模型的求解,验证了算法的可行性和有效性。数值实验结果表明该算法比其他经典算法具有更好的性能。针对MUDP,构建一个MUDP模型和一个多机器人MUDP模型。将该算法应用于两个模型的求解,并通过实例验证了算法的可行性和有效性。与直线型拆卸线相比,U型拆卸线能够更灵活地分配任务,提高了工作站的利用率。
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