多目标离散布谷鸟算法的不完全拆卸线平衡优化与仿真研究

摘要

资源短缺和环境污染问题是现代工业发展过程面临的两大挑战，而规模巨大的废旧机电产品对环境造成压力，同时闲置了大量的有用零件和材料，因此需要对其进行资源回收再利用。拆卸是退役产品进行绿色制造的重要一环，而拆卸线作为大规模自动化高效拆卸的最佳组织方式，研究其拆卸线平衡问题对提高废旧机电产品的拆卸效率与资源化程度、减少对环境的污染等方面具有重要意义。 按废旧机电产品的拆卸程度，拆卸线分为完全和不完全拆卸线两类。在完全拆卸模型中，以传统的拆卸线平衡问题概念模型为基础，根据 4 个优化目标建立其分解模型，分别求解拆卸任务的分配问题和排序问题。但由于拆解企业更关注需求零件和危害零件的拆卸情况，因此考虑拆卸废旧机电产品的部分零件，以此减少拆卸工序，从而构建了更加符合实际生产的不完全拆卸线平衡问题模型。此外，由于拆卸作业受多种不确定因素的影响呈现出随机性，为建立兼具平衡性和柔性的拆卸线，分别构建了确定型和随机型不完全拆卸线平衡问题模型。 为有效求解上述三种多目标拆卸线平衡问题模型，在Pareto占优的多目标处理方法基础上，设计了一种多目标离散布谷鸟算法。该算法采用基于任务的编码方式，确定问题模型与布谷鸟鸟窝位置、鸟蛋属性的映射关系；通过将莱维飞行随机步长与拆卸任务加权值相结合，以此离散化莱维飞行操作；通过随机概率模拟巢主鸟发现外来鸟蛋的概率，将发现概率较大的任务随机插入拆卸序列中，以此实现巢寄生操作；为提高各单目标的寻优能力以及协同多个目标的优化，提出了一种以单目标最优解为驱动解的驱动操作。通过3个实例问题和19个基准算例的测试，确定了不同规模问题的算法参数以及启发式规则的种群更新策略，对比已有算法的结果，验证了本文算法的有效性和优越性。 针对废旧电视机拆卸线，应用三种模型和所提算法确定了多种拆卸方案，决策者可以根据不同的偏好目标进行选择。为建立更加符合实际的拆卸线，需要考虑作业时间的随机性对连续生产的拆卸线的影响，因此提出了一种将算法优化与仿真模型相结合的拆卸线设计方法，通过分析拆卸方案的4个优化目标以及拆卸产量，并与单独使用算法进行求解的结果进行对比，说明了该方法的有效性和实用性。

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