复杂箱体零件柔性机加工生产线平衡优化

在分析复杂箱体类零件柔性机加工生产线平衡问题相关约束及优化目标的基础上,提出了在生产线平衡优化的同时得到各工位最优或接近最优操作排序的方法.在引入工艺及工位约束的基础上,综合考虑加工中心的换刀及转位功能,以生产线节拍最短和成本最低为目标建立优化模型.采用粒子群算法求解,提出了一种启发式的译码方法,使每个粒子都能映射到一个满足约束的生产线平衡方案,引入了Pareto档案集,实现了多目标优化并结合精英保留策略提高了算法效率.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

处理带约束的多目标优化进化算法

针对当前对求解多目标优化的遗传算法中主要考虑如何处理相互冲突的多个目标间的优化,而很少考虑对约束条件的处理的问题,提出一种求解带约束的多目标优化遗传算法,利用邻域比较与存档操作遗传算法处理多个相互冲突的目标之间的优化、利用不可行度选择操作处理约束条件和选用约束主导原理指导进化过程选择操作; 面向多目标约束优化算法,列举了2个难点典型问题进行仿真计算研究,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解.     

基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模.该模型不仅能够反映柔性生产线上待加工产品的多条工艺加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述.利用遗传算法和模拟退火算法(GASA)获得调度结果,用于解决作业车间在机床、操作工人等生产资源制约条件下的动态优化调度.该调度以生产周期为目标,通过多种交叉、变异、概率更新、再分配策略等遗传和模拟退火操作,得到目标的最优或次优解;尤其重要的是该算法能够在扰动发生后迅速提供新的调度计划.对算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的.     

基于信息熵和Lempel-Ziv的生产线复杂性测度与线平衡

生产过程中的不确定因素常常造成生产线各工作站工作负荷不均,整线生产节拍紊乱甚至出现瓶颈工位等问题,最终导致平衡失效.针对此问题提出作业元素复杂度、工作站复杂度和整线复杂度测度方法,建立以平衡率最高、复杂度均衡指数最小和整线复杂度最小为目标的多目标优化模型,设计生产线平衡算法求解作业元素最优划分,并应用实例对方法进行验证.研究结果表明,该方法能够在保证生产线平衡率最高的同时,均衡工作站间复杂度差异和降低整线复杂度,避免不确定因素累积而导致生产线平衡失效,提高生产系统鲁棒性.     

求解约束优化问题的多成员人工蜂群算法

针对约束优化问题提出了一种多成员人工蜂群算法.新算法设计了一种多成员机制,增强了在可行域内的搜索能力.在进行选择操作时,允许拥有较优目标函数的不可行解战胜可行解,增强了种群的分散性;在处理等式约束时,引入一种约束放松程度从大到小变化的机制,充分利用了等式约束周围不可行解的信息.针对13个标准测试函数的仿真实验表明:当处理含有等式约束且可行域较小的问题g13和最优解位于可行域内部且可行域较大的问题g02时,与改进人工蜂群算法相比,新算法最优解的均值误差分别减小了76%和80%.     

多目标模糊优化方法及其在工程设计中应用

应用多目标模糊优化方法,以工程设计中桥式起重机箱形主梁设计为实例,建立了桥式起重机箱形主梁多目标模糊优化设计的数学模型,构造了模糊目标集,确定了多目标函数的模糊性和约束的模糊性,并应用最优水平截集法实现了模糊约束到实数论域上的集合转换,从而用遗传算法寻求到子目标函数在可行域空间的最优解和约束最优值.优化结果表明,在工程设计中应用多目标模糊优化方法是可行和有效的.     

任务分区及工位约束下装配线第二类平衡研究

装配线平衡直接影响产品产量,也是在装配线布局初始或重构时所必须面临的问题.针对第二类装配线平衡问题(ALBP-2),构建了一种考虑优先关系约束、任务分区约束和工位约束的多目标优化模型.为提高模型求解效率,采用逐步缩小节拍搜索范围的动态步长方法,提出基于自动机回溯算法的改进粒子群算法,提高了任务分配合理性,快速搜索出具有最小节拍和负载平滑系数的任务分配方案.引入任务分配矩阵表示每个工位上的任务分配情况,使结果描述更加明确.通过案例分析验证了所提模型和方法的有效性.     

考虑能效的多机器人协同装配线平衡方法

为解决工位内多机器人的协同装配问题,以装配线的节拍、能源的总消耗以及机器人的总投入成本最小为优化目标,建立了工位内多机器人协同作业的装配线平衡问题的数学模型.在此基础上,提出了一种基于工位码、任务码、机器人码三层编码的多目标混合帝国竞争算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入了延迟爬山算法,以提高算法的搜索性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效、可行的.      

考虑作业人员疲劳度均衡的第一类装配线平衡

基于快速全身评估法对所有的作业姿势进行风险评估,考虑不同作业元素优先关系、不相容和同工位等约束,提出融合作业时间和作业姿势相互影响的工位累计疲劳度,构建最少工位数和最小工位累计疲劳度标准差的多目标优化模型,保证装配线工位少且疲劳度均衡.采用基于优先权重的编码,设计多目标粒子群算法,最后通过实例证明本方法的合理性与有效性.     

量子近似优化算法在约束优化问题中的应用

结合量子近似优化算法求解约束优化问题是当前的研究热点之一,针对约束优化问题,提出了一种在量子 近似优化算法框架中的改进方法;此方法融合了二次无约束二元优化和量子交替拟设这两种方法,同时将在目标 算符中添加惩罚项,将不符合解的期望值降低和通过对问题进行求解得出问题的可行解,将混合操作限定在可行 解空间内融合在一起;优点在于在求解约束优化问题时,能减小迭代次数,快速并准确地得到问题的最优解;以最 小顶点覆盖问题为例,将提出的方法与几种已有的方法做比较,得出方法能减小量子近似优化算法的迭代次数,使 得能够高质量和高效率的求解约束优化问题。