拆缷線平衡問題的人工蜂群算法研究及其應(yīng)用.pdf

1、資源短缺和環(huán)境污染是當(dāng)今社會(huì)發(fā)展面臨的兩大難題，舊產(chǎn)品回收再利用，是解決這兩大難題的有效的方法之一。當(dāng)今中國每年產(chǎn)生幾千萬件的廢舊電器，面對如此大規(guī)模廢舊產(chǎn)品的拆卸，拆卸線是最高效的組織形式。因此，對拆卸線平衡問題的研究具有重要意義。拆卸線平衡問題是一個(gè)NP問題，基于仿生原理的人工蜂群算法具有明顯的優(yōu)勢。本文研究課題結(jié)合國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51205328)，對拆卸線平衡問題的人工蜂群算法展開研究。標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法收斂慢，易陷入局部最

2、優(yōu)。因此，本文提出一種改進(jìn)的人工蜂群算法求解拆卸線平衡問題。
　　本文的改進(jìn)措施主要包括以下四個(gè)方面:(1)在生成初始解時(shí)，加入任務(wù)危害和需求因素的影響，提高初始解在危害和需求方面的質(zhì)量;(2)設(shè)計(jì)一種由局部最優(yōu)解和當(dāng)前解調(diào)節(jié)的可變步長，加強(qiáng)對近優(yōu)解的搜索力度，加速淘汰質(zhì)量差、優(yōu)化慢的解;(3)為觀察蜂設(shè)計(jì)一種蠕動(dòng)的搜索策略，針對有危害和高需求的任務(wù)向前做微小的移動(dòng)搜索，增強(qiáng)其對后續(xù)目標(biāo)的優(yōu)化能力;(4)將嵌入衰減操作的分布估計(jì)算

3、法引入偵察蜂的搜索策略，改進(jìn)為向較優(yōu)解中任務(wù)與位置對應(yīng)關(guān)系學(xué)習(xí)的啟發(fā)式搜索和全局隨機(jī)并用的策略，有效的改善了偵察蜂的搜索質(zhì)量。完善算法流程，設(shè)定相關(guān)參數(shù)，用MATLAB將算法程序化。
　　用改進(jìn)的人工蜂群算法求解大量不同規(guī)模和特點(diǎn)的實(shí)例，如復(fù)雜優(yōu)先關(guān)系、多種拆卸方向、非確定拆卸時(shí)間等。并與標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法和文獻(xiàn)中的一些算法進(jìn)行對比，結(jié)果表明所提算法對小規(guī)模算例均能快速找到最優(yōu)解，對大規(guī)模算例優(yōu)化結(jié)果要好于文獻(xiàn)的結(jié)果，驗(yàn)證了算法的有