拆缷线平衡问题的人工蜂群算法研究及其应用

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1、国内图书分类号：国际图书分类号：F207，TP301．6621密级：公开西南交通大学研究生学位论文年姓级三Q二二级专二零一四年五月ClassifiedIndex：F207，TP301．6U．D．C：621SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisARTIFICIALBEECOLONYALGOR【THMFORDISASSEMBLYLINEBALANCⅢGPROBLEMGrade：MechanicalEngineering201Candidate：ChenChongAcademicDegreeAppliedfor：M

2、asterSpecialty：MechanicalEngineeringSupervisor：Prof．ZhangZeqiangMay．2014西南交通大学曲南父逋大字学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密影使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文

3、作者签名：际冲日期．70lq-、§、20⋯燧名》f鲍，l／日期：≯，7夕．』．≯西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1、针对拆卸线平衡问题提出了一种改进的人工蜂群算法。从初始解质量、变步长设计、观察蜂蠕动搜索、侦察蜂搜索策略方面提出改进设计。提高了算法的搜索能力及搜索的精度和稳定性。2、针对拆卸时间依序列而定的拆卸线平衡问题，提出了最小化总拆卸时间的目标函数。经大量不同类型算例验证了算法的有效性，并应用至实际拆卸线中，说明了算法实际有效性。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果

4、。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名跞冲Zp／牛、孓、7_o西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要资源短缺和环境污染是当今社会发展面临的两大难题，旧产品回收再利用，是解决这两大难题的有效的方法之一。当今中国每年产生几千万件的废旧电器，面对如此大规模废旧产品的拆卸，拆卸线是最高效的组织形式。因此，对拆卸线平衡问题的研究具有重要意义。拆卸线平衡问题是一个NP问题，基于仿生原理的人工

5、蜂群算法具有明显的优势。本文研究课题结合国家自然科学基金项目(51205328)，对拆卸线平衡问题的人工蜂群算法展开研究。标准人工蜂群算法收敛慢，易陷入局部最优。因此，本文提出一种改进的人工蜂群算法求解拆卸线平衡问题。本文的改进措施主要包括以下四个方面：(1)在生成初始解时，加入任务危害和需求因素的影响，提高初始解在危害和需求方面的质量；(2)设计一种由局部最优解和当前解调节的可变步长，加强对近优解的搜索力度，加速淘汰质量差、优化慢的解；(3)为观察蜂设计一种蠕动的搜索策略，针对有危害和高需求的任务向前做微小的移动搜索，增强其对后续目标的优化能力；(4)将嵌入

6、衰减操作的分布估计算法引入侦察蜂的搜索策略，改进为向较优解中任务与位置对应关系学习的启发式搜索和全局随机并用的策略，有效的改善了侦察蜂的搜索质量。完善算法流程，设定相关参数，用MATLAB将算法程序化。用改进的人工蜂群算法求解大量不同规模和特点的实例，如复杂优先关系、多种拆卸方向、非确定拆卸时间等。并与标准人工蜂群算法和文献中的一些算法进行对比，结果表明所提算法对小规模算例均能快速找到最优解，对大规模算例优化结果要好于文献的结果，验证了算法的有效性。在本文第五章用改进算法对某企业的实际拆卸生产案例进行优化，得到了比原方案更好的结果，提高了拆卸线的平衡率和生产率

7、，充分表明了本文工作的实际意义。关键词：拆卸线平衡问题；多目标优化；人工蜂群算法西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractRecyclingofoldproductsisoneoftheeffectivewaystosolvethesetwoproblemsofshortageofresourcesandenvironmentalpollutionthatarethetwomajorchallengesthesocialfacingtoday．Tensofmillionsofpiecesofwasteelectricalappliancewerep

8、roducedintoday’SChi