混合人工蜂群算法解决顺序相依拆卸线平衡问题

"该文研究了一种解决顺序相依拆卸线平衡问题的混合人工蜂群算法，旨在降低回收再制造成本，通过构建多目标优化模型，考虑最小化工作站数量、总拆卸时间、工作站空闲时间均衡以及优先拆卸有害和高需求零部件。算法在观察蜂跟随阶段采用了分阶段选择评价法，侦查蜂开采阶段则引入全局学习的搜索机制，以增强搜索效能。同时，为提升寻优效率，设计了简化变邻域搜索策略。实验结果证明了模型和算法的有效性和优越性。" 本文针对拆卸线平衡问题，特别是顺序相依拆卸线平衡问题，该问题直接影响到回收再制造过程的成本效益。作者提出了一个创新的优化模型，这个模型旨在同时解决四个关键目标：最小化工作站的数量以减少设备投入，最短化总拆卸时间以提高效率，均衡工作站的空闲时间以优化劳动力分配，并优先拆卸对环境有害或需求高的零部件，以满足环保和市场的需求。 为了解决这个复杂的多目标优化问题，文章提出了混合人工蜂群算法。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体行为的优化算法，能有效地搜索复杂问题的全局最优解。在此基础上，作者对算法进行了改进：在观察蜂阶段，应用分阶段选择评价法，这种方法有助于更精确地评估和区分不同蜜源的优劣；在侦查蜂的搜索阶段，构建了全局学习机制，这能促进算法对全局最优解的探索，提高搜索效率。 此外，为了进一步提升算法的性能，文中设计了简化变邻域搜索策略。这种策略减少了计算复杂性，使得算法能够在较短时间内找到更优解，提高了算法的收敛速度和解决方案的质量。 实验部分，通过对比实验，验证了所提模型的合理性和所设计算法的优越性。实验结果表明，提出的混合人工蜂群算法在处理顺序相依拆卸线平衡问题时，不仅能够找到接近理想解的解决方案，而且在解决多目标冲突和优化效率方面表现出显著优势。 该研究为解决实际中的拆卸线平衡问题提供了一种有效工具，对于提高回收再制造行业的效率和可持续性具有重要意义。同时，该文的算法设计和优化思想也为其他多目标优化问题提供了有价值的参考。