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基于自适应粒子群的产品再制造拆卸规划
被引量：
7
1
作者
徐进
张树有
费少梅
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期1746-1752,共7页
采用干涉矩阵和拆卸深度矩阵建立拆卸模型,给出可行拆卸序列生成方法,产生了拆卸可行域.设计一种自适应粒子群算法,该算法基于锯齿波提出惯性权重因子周期线性衰减,实现全局与局部搜索的平衡,给出适应变异策略,避免陷入局部最优解.针对...
采用干涉矩阵和拆卸深度矩阵建立拆卸模型,给出可行拆卸序列生成方法,产生了拆卸可行域.设计一种自适应粒子群算法,该算法基于锯齿波提出惯性权重因子周期线性衰减,实现全局与局部搜索的平衡,给出适应变异策略,避免陷入局部最优解.针对拆卸序列规划问题,使用拆卸序列可行链表对粒子编码,构建区段拆卸序列,应用到粒子变异和基于浮动窗口的粒子更新中,保证每次迭代后粒子序列的可行性,避免对不可行序列的判断,提高了求解效率.通过一个典型实例,验证了该方法的有效性.
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关键词
再制造
拆卸
序列规划
粒子群优化
拆卸求解
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职称材料
基于遗传蝙蝠算法的选择性拆卸序列规划
被引量：
13
2
作者
朱卓悦
徐志刚
+1 位作者
沈卫东
杨得玉
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期2120-2127,2135,共9页
针对产品选择性拆卸序列规划问题,提出一种基于遗传蝙蝠算法的产品拆卸序列规划方法.利用Python语言对传统蝙蝠算法进行离散化处理,并在种群更新过程中引入遗传算法的交叉与变异机制,生成遗传蝙蝠算法,以增强解搜索的多样性;在构建适应...
针对产品选择性拆卸序列规划问题,提出一种基于遗传蝙蝠算法的产品拆卸序列规划方法.利用Python语言对传统蝙蝠算法进行离散化处理,并在种群更新过程中引入遗传算法的交叉与变异机制,生成遗传蝙蝠算法,以增强解搜索的多样性;在构建适应度函数模型时以拆卸工具的变化次数与拆卸方向的重新定位次数作为评价指标,同时加入零部件的回收收益指标,使适应度函数更加完善.以工业机械臂为实例,利用所提方法进行产品拆卸序列规划求解,对比传统蝙蝠算法以及遗传算法的求解结果,发现在一定的种群数目下,所提方法收敛时间较短;在不同种群数目下,所提方法得到的适应度函数最优值质量较高,从而验证了遗传蝙蝠算法的搜索优越性.
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关键词
选择性
拆卸
序列规划
蝙蝠算法
遗传算法
拆卸
混合图模型
拆卸求解
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职称材料
基于改进蛙跳算法的多目标选择性拆卸序列规划方法
被引量：
5
3
作者
朱建峰
徐志刚
苏开远
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期676-689,共14页
为提高产品再制造拆卸效率与收益,提出基于多目标改进蛙跳算法的多目标件选择性拆卸序列规划方法。首先优化拆卸信息建模方法,利用紧固件约束矩阵和结构件约束矩阵,构建产品拆卸信息模型并构造可行解;以拆卸时间最小化和拆卸收益最大化...
为提高产品再制造拆卸效率与收益,提出基于多目标改进蛙跳算法的多目标件选择性拆卸序列规划方法。首先优化拆卸信息建模方法,利用紧固件约束矩阵和结构件约束矩阵,构建产品拆卸信息模型并构造可行解;以拆卸时间最小化和拆卸收益最大化为目标,以多目标件价值为导向构建一种新的多目标选择性序列评价方法,同时构建多目标件选择性拆卸序列规划数学模型。融入Pareto思想构建多目标改进蛙跳算法,提出三段式编码构建青蛙个体,以实现选择性拆卸序列的多样性调节;采用基于快速非支配排序与拥挤度比较思想的改进排序分组策略进行多目标优化蛙群分组;提出基于调节位置的调节序方法对子蛙群局部搜索方式进行离散化处理,并构建新的青蛙个体位置更新公式,同时通过构建青蛙个体更新次劣域增加信息源以实现子群体充分交流;为兼顾信息交互深度和多样,提出一种新的交叉和变异思想构建全局信息交互策略。最后,通过不同规模的拆卸实例,将改进后的多目标蛙跳算法与多目标算法NSGA-Ⅱ和粒子群算法进行多指标对比分析,验证了该算法的可行性与优越性。
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关键词
拆卸
建模
选择性
拆卸
序列规划
多目标件
多目标蛙跳算法
拆卸求解
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职称材料
题名
基于自适应粒子群的产品再制造拆卸规划
被引量：
7
1
作者
徐进
张树有
费少梅
机构
浙江大学机械工程学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期1746-1752,共7页
基金
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2011CB706506)
浙江省科技计划资助项目(2010C31085)
+1 种基金
教育部博士点基金资助项目(200803350031)
浙江省自然科学基金重点资助项目(Z1080339)
文摘
采用干涉矩阵和拆卸深度矩阵建立拆卸模型,给出可行拆卸序列生成方法,产生了拆卸可行域.设计一种自适应粒子群算法,该算法基于锯齿波提出惯性权重因子周期线性衰减,实现全局与局部搜索的平衡,给出适应变异策略,避免陷入局部最优解.针对拆卸序列规划问题,使用拆卸序列可行链表对粒子编码,构建区段拆卸序列,应用到粒子变异和基于浮动窗口的粒子更新中,保证每次迭代后粒子序列的可行性,避免对不可行序列的判断,提高了求解效率.通过一个典型实例,验证了该方法的有效性.
关键词
再制造
拆卸
序列规划
粒子群优化
拆卸求解
Keywords
remanufacture
disassembly sequence planning
particle swarm optimization ~ disassembly solution
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于遗传蝙蝠算法的选择性拆卸序列规划
被引量：
13
2
作者
朱卓悦
徐志刚
沈卫东
杨得玉
机构
山东大学深圳研究院
山东大学机械工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期2120-2127,2135,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61272017)
深圳市科技创新委员会资助项目(JCYJ20160510165328965)
文摘
针对产品选择性拆卸序列规划问题,提出一种基于遗传蝙蝠算法的产品拆卸序列规划方法.利用Python语言对传统蝙蝠算法进行离散化处理,并在种群更新过程中引入遗传算法的交叉与变异机制,生成遗传蝙蝠算法,以增强解搜索的多样性;在构建适应度函数模型时以拆卸工具的变化次数与拆卸方向的重新定位次数作为评价指标,同时加入零部件的回收收益指标,使适应度函数更加完善.以工业机械臂为实例,利用所提方法进行产品拆卸序列规划求解,对比传统蝙蝠算法以及遗传算法的求解结果,发现在一定的种群数目下,所提方法收敛时间较短;在不同种群数目下,所提方法得到的适应度函数最优值质量较高,从而验证了遗传蝙蝠算法的搜索优越性.
关键词
选择性
拆卸
序列规划
蝙蝠算法
遗传算法
拆卸
混合图模型
拆卸求解
Keywords
selective-disassembly sequence planning
bat algorithm
genetic algorithm
disassembly hybrid graph model
disassembly solution
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于改进蛙跳算法的多目标选择性拆卸序列规划方法
被引量：
5
3
作者
朱建峰
徐志刚
苏开远
机构
山东大学机械工程学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期676-689,共14页
基金
深圳市科技创新委员会资助项目(JCYJ20160510165328965)
国家自然科学基金资助项目(61272017)。
文摘
为提高产品再制造拆卸效率与收益,提出基于多目标改进蛙跳算法的多目标件选择性拆卸序列规划方法。首先优化拆卸信息建模方法,利用紧固件约束矩阵和结构件约束矩阵,构建产品拆卸信息模型并构造可行解;以拆卸时间最小化和拆卸收益最大化为目标,以多目标件价值为导向构建一种新的多目标选择性序列评价方法,同时构建多目标件选择性拆卸序列规划数学模型。融入Pareto思想构建多目标改进蛙跳算法,提出三段式编码构建青蛙个体,以实现选择性拆卸序列的多样性调节;采用基于快速非支配排序与拥挤度比较思想的改进排序分组策略进行多目标优化蛙群分组;提出基于调节位置的调节序方法对子蛙群局部搜索方式进行离散化处理,并构建新的青蛙个体位置更新公式,同时通过构建青蛙个体更新次劣域增加信息源以实现子群体充分交流;为兼顾信息交互深度和多样,提出一种新的交叉和变异思想构建全局信息交互策略。最后,通过不同规模的拆卸实例,将改进后的多目标蛙跳算法与多目标算法NSGA-Ⅱ和粒子群算法进行多指标对比分析,验证了该算法的可行性与优越性。
关键词
拆卸
建模
选择性
拆卸
序列规划
多目标件
多目标蛙跳算法
拆卸求解
Keywords
disassembly modeling
selective disassembly sequence planning
multi-objective components
multi-objective shuffled frog leaping algorithm
disassembly solution
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应粒子群的产品再制造拆卸规划
徐进
张树有
费少梅
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于遗传蝙蝠算法的选择性拆卸序列规划
朱卓悦
徐志刚
沈卫东
杨得玉
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
13
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进蛙跳算法的多目标选择性拆卸序列规划方法
朱建峰
徐志刚
苏开远
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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