基于多种群遗传算法的废旧手机拆卸序列规划

为解决废旧智能手机对环境的污染问题，高效率求解废旧智能手机完全拆卸序列最优方案，文章针对废旧手机完全拆卸提出一种多种群遗传算法。根据废旧智能手机的连接特点，建立废旧智能手机拆卸混合图模型，并利用该模型描述约束关系，同时考虑紧固件的连接关系；提出一种拆卸可行性评估方法，建立拆卸时间、拆卸利润、拆卸能耗等多目标优化数学模型，并利用多种群遗传算法进行优化分析；以“小米5”手机为例验证提出算法的可行性，并分析多目标不同权重系数对生成结果的影响。结果表明：与人工经验拆卸相比，优化后拆卸手机成本利润提高0.303 5元/台，拆卸时间缩短30 s/台，拆卸人工能耗减少0.272 J;多种群比单种群收敛速度更快；相较于并行拆解，废旧智能手机等小型精密电子产品更适合于串行序列拆解。