多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法

• 作者: 张则强 李六柯 毛丽丽 汪开普
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 拆卸线平衡问题 多目标优化 Pareto解集 人工鱼群算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 制造系统
• 页码范围: 183-190
• 页数: 8页
• 分类号: TH122
• 字数: 6274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.02.010

摘要

针对拆卸线平衡问题的复杂性，提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力，引入遗传算法的随机交叉操作，指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解，实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略，将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中，加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解，并将其与已有算法进行对比，验证了所提算法的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张则强	西南交通大学机械工程学院	96	1134	18.0	28.0
2	李六柯	西南交通大学机械工程学院	13	70	5.0	8.0
3	毛丽丽	西南交通大学机械工程学院	10	63	4.0	7.0
4	汪开普	西南交通大学机械工程学院	7	74	4.0	7.0