具有并行站的随机拆卸线平衡的多目标优化问题

具有并行站的随机拆卸线平衡的多目标优化问题(中文16300字,英文PDF)
摘要
在产品回收中执行的主要活动之一是拆卸。拆卸线是拆卸产品最合适的方式。因此，设计和平衡高效的拆卸系统对优化产品回收过程非常重要。在本文中，我们研究了一类具有并行站的随机拆卸线平衡问题的多目标优化问题，提出了一种求解该多目标优化问题的遗传算法（genetic algorithm，GA）。通过使用产品的AND 、OR Graph （AOG），同时优化线平衡和设计成本目标。本文提出的遗传算法考虑两种不同的适应度评价方法、修复算法和多样化策略来生成Pareto最优解。本文对96个测试问题进行了测试，这些问题是使用文献中开发的针对AOG上定义的问题的基准问题生成方案生成的。此外，为了验证算法的性能，提出了目标规划方法和启发式方法，并与遗传算法的结果进行了比较。计算结果表明，从求解质量和CPU时间两方面考虑，遗传算法可以作为求解具有并行站的随机DLBP的一种有效算法。
关键词：拆卸线平衡；并行站；多目标优化；遗传算法；随机性