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摘要:
针对传统方法求解多目标拆卸线平衡问题时求解结果单一、无法平衡各目标等不足,提出一种基于Pareto解集的多目标遗传模拟退火算法.该算法融合了遗传操作的快速全局搜索能力和模拟退火操作较强的局部搜索能力,对遗传操作的结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优.结合多目标优化问题的特点,改进了模拟退火操作的Metropolis准则.根据拆卸序列之间的Pareto支配关系得到非劣解,并采用拥挤距离评价非劣解,实现了拆卸序列的精英保留,进而将非劣解添加到种群中,加快了算法的收敛速度.基于25项拆卸任务算例,通过与现有的6种单目标算法进行对比,验证了所提算法的有效性,并将所提算法应用于某拆卸线实例中,求得10种平衡方案,结果表明所提算法较Pareto蚁群算法更具优势.
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文献信息
篇名 多目标拆卸线平衡问题的Pareto遗传模拟退火算法
来源期刊 计算机集成制造系统 学科 工学
关键词 拆卸线平衡 多目标优化 遗传算法 模拟退火算法 Pareto解集
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 数字化/智能化/网络化制造技术
研究方向 页码范围 1277-1285
页数 9页 分类号 TH165|TP301.6
字数 6194字 语种 中文
DOI 10.13196/j.cims.2017.06.013
五维指标
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 朱立夏 西南交通大学机械工程学院 9 47 4.0 6.0
3 邹宾森 西南交通大学机械工程学院 11 64 5.0 7.0
4 汪开普 西南交通大学机械工程学院 7 74 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
拆卸线平衡
多目标优化
遗传算法
模拟退火算法
Pareto解集
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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计算机集成制造系统
月刊
1006-5911
11-5946/TP
大16开
北京2413信箱34分箱
82-289
1995
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