多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

• 作者: 张则强 朱立夏 汪开普 程文明
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: U型拆卸线平衡 多目标优化 蚁群算法 遗传算法 Pareto解集
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 628-637,660
• 页数: 11页
• 分类号: TH165|TP301.6
• 字数: 6753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2018.03.026

摘要

针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,迸而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程文明	西南交通大学机械工程学院	196	1987	21.0	34.0
2	张则强	西南交通大学机械工程学院	96	1134	18.0	28.0
3	朱立夏	西南交通大学机械工程学院	9	47	4.0	6.0
4	汪开普	西南交通大学机械工程学院	7	74	4.0	7.0