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双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化被引量：2: 1; 作者袁刚李洪波 +3 位作者罗建强张宗毅杨印生孙俊华《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期17-24,共8页; 退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL(end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再... 展开更多; 关键词农业机械优化碳排放拆解规划再制造决策退役农机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法被引量：2: 2; 作者汪开普马晓艺 +2 位作者卢超殷旅江李新宇《国防科技大学学报》北大核心 2025年第2期24-34,共11页; 在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的... 展开更多; 关键词拆解序列规划机器人并行拆解混合整数线性规划模型遗传算法强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向低碳的退役农机多目标拆解序列规划研究: 3; 作者焦洁冯广圣 +1 位作者袁刚杨永发《林业机械与木工设备》 2023年第7期24-28,共5页; 废旧产品的回收与拆解是绿色再制造领域的前沿问题之一,但是综观拆解领域的研究现状,很少有关于废旧农机产品回收与拆解的系统研究。为了实现废弃农业资源有效利用,提出一种考虑碳排放的退役农机拆解规划模型,运用果蝇优化算法对拆解规... 展开更多; 关键词废旧农机拆解规划多目标优化果蝇算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑人工负荷的退役农机多目标人机协同拆解序列优化: 4; 作者焦洁袁刚杨印生《塔里木大学学报》 2025年第5期67-72,共6页; 随着产品更新迭代周期的缩短和退役产品数量的激增,人机协同拆解模式被越来越广泛用于再制造拆解。人机协同拆解可以有效降低人工成本、减少完工时间以及处理复杂场景任务,从而大大提高拆解效率。本研究针对退役农机人机协同拆解序列优... 展开更多; 关键词退役农机拆解规划人机协同人工负荷; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化被引量：2: 1; 作者袁刚李洪波罗建强张宗毅杨印生孙俊华; 机构东南大学机械工程学院江苏大学中国农业装备产业发展研究院吉林大学生物与农业工程学院江苏省农业农村厅农机行业发展处; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期17-24,共8页; 基金国家社科基金项目(21ZDA054) 国家社科基金项目(22GLB01404)。; 文摘退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL(end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization,DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm,IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典人工蜂群算法的求解时间缩短了19.3%,可行解数量增加了28.6%,相比于蚁群算法的求解时间缩短47.8%,可行解数量增加1倍。对于超体积值,人工蜂群算法(2.695)与蚁群算法(2.377)相近,但均小于IABC算法(2.813)。对于间距度量值,蚁群算法(0.0523)低于人工蜂群算法(0.0682),IABC算法(0.0416)最低。运用该研究所构建的拆解规划集成优化模型,可有效提高废旧农机产品拆解回收的经济效益,减少碳排放,可为相关标准制定提供重要依据,为农机可拆解性设计提供决策支撑。; 关键词农业机械优化碳排放拆解规划再制造决策退役农机; Keywords agricultural machinery optimization carbon emissions disassembly planning remanufacturing decision obsolete agricultural machinery; 分类号 S23-9 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法被引量：2: 2; 作者汪开普马晓艺卢超殷旅江李新宇; 机构武汉理工大学机电工程学院中国地质大学(武汉)计算机学院湖北汽车工业学院经济管理学院华中科技大学机械科学与工程学院; 出处《国防科技大学学报》北大核心 2025年第2期24-34,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(52305552) 湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB138) +2 种基金武汉理工大学自主创新研究基金资助项目(104972024KFYjc0040)。; 文摘在拆解序列规划问题中,为了提高拆解效率、降低拆解能耗,引入了机器人并行拆解模式,构建了机器人并行拆解序列规划模型,并设计了基于强化学习的遗传算法。为了验证模型的正确性,构造了混合整数线性规划模型。算法构造了基于目标导向的编解码策略,以提高初始解的质量;采用Q学习来选择算法迭代过程中的最佳交叉策略和变异策略,以增强算法的自适应能力。在一个34项任务的发动机拆解案例中,通过与四种经典多目标算法对比,验证了所提算法的优越性;分析所得拆解方案,结果表明机器人并行拆解模式可以有效缩短完工时间,并降低拆解能耗。; 关键词拆解序列规划机器人并行拆解混合整数线性规划模型遗传算法强化学习; Keywords disassembly sequence planning robotic parallel disassembly mixed integer linear programming model genetic algorithm reinforcement learning; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向低碳的退役农机多目标拆解序列规划研究: 3; 作者焦洁冯广圣袁刚杨永发; 机构南京林业大学人文学院东南大学机械工程学院西南林业大学机械与交通学院; 出处《林业机械与木工设备》 2023年第7期24-28,共5页; 基金江苏省高校哲学社会科学研究重大项目(2021SJZDA150)。; 文摘废旧产品的回收与拆解是绿色再制造领域的前沿问题之一,但是综观拆解领域的研究现状,很少有关于废旧农机产品回收与拆解的系统研究。为了实现废弃农业资源有效利用,提出一种考虑碳排放的退役农机拆解规划模型,运用果蝇优化算法对拆解规划模型进行优化求解,结合拖拉机变速器拆解实例,验证了所提模型和算法的有效性。最后,将果蝇算法、遗传算法和人工蜂群算法进行了对比分析,结果表明,果蝇算法在求解数量和解的分布密度上优于其他两种算法,从而验证了该方法的实用性和可行性。; 关键词废旧农机拆解规划多目标优化果蝇算法; Keywords Retired agricultural machinery Disassembly planning Multi-objective optimization Drosophila algorithm; 分类号 S232 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑人工负荷的退役农机多目标人机协同拆解序列优化: 4; 作者焦洁袁刚杨印生; 机构南京林业大学人文社会科学学院; 出处《塔里木大学学报》 2025年第5期67-72,共6页; 基金国家社会科学基金项目(22BGL166)。; 文摘随着产品更新迭代周期的缩短和退役产品数量的激增,人机协同拆解模式被越来越广泛用于再制造拆解。人机协同拆解可以有效降低人工成本、减少完工时间以及处理复杂场景任务,从而大大提高拆解效率。本研究针对退役农机人机协同拆解序列优化问题,提出了考虑人工负荷的多目标拆解优化模型,创造性地将拆解策略分为工人任务、机器人任务和人机协同任务。此外,设计了一种改进的多目标果蝇优化算法求解人机协同拆解序列优化模型。人机协同拆解实例的求解结果分析表明所提模型的有效性和算法的收敛性。; 关键词退役农机拆解规划人机协同人工负荷; Keywords retired agricultural machinery disassembly planning human-robot collaborative manual load; 分类号 S23-9 [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化	袁刚李洪波罗建强张宗毅杨印生孙俊华	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于强化学习与遗传算法的机器人并行拆解序列规划方法	汪开普马晓艺卢超殷旅江李新宇	《国防科技大学学报》北大核心	2025	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向低碳的退役农机多目标拆解序列规划研究	焦洁冯广圣袁刚杨永发	《林业机械与木工设备》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	考虑人工负荷的退役农机多目标人机协同拆解序列优化	焦洁袁刚杨印生	《塔里木大学学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料