国家自然科学基金(51205328)
- 作品数：42 被引量：150H指数：9
- 相关作者：张则强胡俊逸程文明胡扬李云鹏更多>>
- 相关机构：西南交通大学浙江交通职业技术学院南车戚墅堰机车车辆工艺研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 双行布局问题的分解策略及启发式求解方法被引量：10
- 2014年
- 为克服现有方法在求解大规模双行布局问题时存在的计算时间长、性能不稳定等问题,提出了结合问题特征的分解策略,将大规模双行布局问题分解为较易求解的组合优化问题与线性规划问题两个子问题,并分别建立了相应的数学模型.提出了3种基于不同优先规则的启发式求解方法,该方法的特征是机器成对分配,且结合了线性规划法.对大量不同规模（6～36台机器）的测试问题进行了验算与对比.试验结果表明,所提启发式方法尤其是其中的heuristic3启发式方法,能快速有效地求解双行布局问题,与现有方法相比,在运行效率和求解偏差上具有优势.
- 张则强程文明
- 关键词：线性规划
- 多目标斗链式混流拆卸线平衡的Pareto花朵授粉算法被引量：5
- 2020年
- 针对传统作业方式难以实现拆卸线平衡的特征,将具有自平衡性的斗链生产组织方式引入拆卸线中,并结合拆卸产品多样性的特性,构建了优化作业区间负荷均衡指标、需求指标和危害指标的多目标斗链式混流拆卸线平衡模型,提出了一种离散Pareto花朵授粉算法对问题进行求解。为提高初始解的质量,设计了结合问题特征的3种启发式方法。构造了离散异花授粉行为和离散自花授粉行为,确保了解的可行性和高效性,并将离散算法与多目标优化策略相结合,提升了算法的适用性。所提算法求得了25项任务算例的含36个非劣解的已知最优解,扩大了52项任务算例的Pareto前沿边界,并通过对比验证了所提算法求解部分拆卸线算例的优越性。最后,将所提模型和算法应用于混流电视机拆卸线中,得到多种平衡方案,分析结果表明斗链生产组织方式及所提方法能有效达成混流拆卸线平衡。
- 曾艳清张则强张颖刘思璐李云鹏
- 关键词：多目标优化
- 求解单行布局问题的一种变邻域搜索算法被引量：6
- 2013年
- 设施布局问题对于企业内部的物流合理化起着重要作用,单行布局问题作为设施布局问题的一个典型特例,属NP-hard问题,常规方法难以精确求解。针对单行布局问题的复杂性,提出了一种改进的变邻域搜索算法进行求解。首先构建单行布局问题的数学模型,然后分析模型并构造一种有效的初始解;针对问题特征,设计了4种邻域结构,该邻域结构采用了从简单到复杂的推进搜索机制;改进了局部搜索算法并对邻域结构进行搜索;最后进行了实例验证,并与多种经典算法进行了对比,结果表明,所提变邻域搜索算法可在短时间内得到单行布局问题高质量的近优解。
- 张则强谭思捷黄玉真程文明
- 考虑零件分类的U型拆卸线平衡问题与改进烟花算法求解
- 2020年
- 针对拆卸生产线中存在的不确定性和零件复杂性,构建以最小化工作站数、空闲指标、拆卸成本及零件分类指标的多目标数学模型并采用一种改进烟花算法对所提模型进行求解.首先,考虑所求解问题的特性对烟花算法进行离散化处理,重新定义了爆炸操作和变异操作,烟花个体产生爆炸火花和变异火花之后引入Pareto解集思想和NSGA-II拥挤距离机制对可行解进行筛选并更新烟花个体.其次,将所提烟花算法分别应用于求解中规模直线型和大规模U型拆卸线平衡问题算例中,并与其它算法的求解结果对比,验证改进烟花算法在直线型和U型拆卸线上的求解性能.最后,将所建模型和算法应用到打印机拆卸线中,并与直线型求解结果进行对比,对比结果表明所提方法有效可行.
- 张则强张颖蒋晋朱立夏
- 关键词：多目标优化PARETO解集
- 资源约束下拆卸线平衡问题的建模与改进混合蛙跳算法被引量：5
- 2019年
- 针对实际拆卸线中涉及的资源约束和危害零件问题,以资源总数、工作站数和危害指数为目标函数,构建了多目标资源约束拆卸线平衡问题数学模型。基于AND/OR关系,在优先关系矩阵中添加OR关系的描述,解决了产生初始解仅考虑AND关系的不足问题。提出了一种融入Pareto思想的改进混合蛙跳算法,该算法采用基于满意度的改进排序分组策略来解决多目标优化种群分组问题;提出了一种新的交叉变异方式进行局部搜索以提高收敛性能;利用拥挤距离机制评价非劣解集以及有效地维护外部档案容量。采用田口实验和统计分析方法确定了算法最佳参数组合,将改进前后的混合蛙跳算法及NSGA-Ⅱ对测试算例的求解结果进行了多指标对比分析,研究结果表明:改进混合蛙跳算法具有良好的综合求解优势。最后,将所提算法应用到某电冰箱的资源约束拆卸线平衡问题中,为决策者提供了较优的拆卸方案。
- 蔡宁张则强张颖朱立夏
- 关键词：资源约束多目标优化
- 人机共站并行拆卸线平衡问题建模与混合教学优化算法
- 2023年
- 针对现有人机共站拆卸问题研究对任务间影响关系约束的不足,提出人机共站并行拆卸线平衡问题,以工作站开启数、空闲时间均衡指标、操作者总数和拆卸成本为优化目标,构建了其多目标混合整数规划模型。并提出一种混合教学优化算法求解,算法在原始教学优化算法的基础上融入自学操作和模拟退火操作,以保持种群多样性并避免算法陷入局部最优。应用数学规划软件LINGO精确求解所提问题的中小规模算例并与算法求解结果对比,验证了所建模型正确性与算法的有效性。最后,将所建模型与所提算法应用至大规模人机共站并行拆卸线实例中,通过与多种算法进行不同的对比试验,进一步验证了所提算法求解性能和求解质量的优越性。
- 许培玉张则强管超
- 关键词：混合整数规划模型多目标优化
- 双向环形过道布置问题建模及混合鲸鱼算法求解被引量：1
- 2021年
- 针对基于中央回路的物料搬运系统中设施的布置,提出了双向多路径交互环形过道布置问题,其通道形状为首尾相通的封闭回路,设施之间的物料通过环形路径双向流动。针对所提问题,构建了混合整数规划模型,随后通过优化求解器进行精确求解,验证了模型的正确性。为了更快速高效地求解该问题,设计了一种混合鲸鱼算法。该算法将差分进化算法嵌入到鲸鱼算法气泡网觅食阶段,以提高算法局部搜索能力,并引入禁忌搜索机制,提高全局搜索性能。通过对标准算例进行试验,并与其他算法进行对比,验证了所提算法对解决双向环形过道布置问题的优越性。
- 王沙沙张则强刘俊琦陈凤
- 关键词：混合整数规划模型禁忌搜索
- U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化被引量：1
- 2022年
- 针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模型.在此基础上,提出一种自适应反向学习多目标狼群算法(adaptive opposition-based learning multi-objective wolfpack algorithm,AOBL-MWPA)进行求解计算.该算法采用自适应游走行为,兼顾算法迭代前期的全局寻优性能和后期的稳定性;在满足优先关系约束前提下对召唤行为和围攻行为进行离散化;引入反向学习策略(opposition-based learning,OBL)以避免算法陷入局部最优;利用Pareto解集思想和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)拥挤距离机制筛选获得多个非劣解;将所提算法应用于19个基准算例中,并与现有文献算法对比;最后,将所提模型和算法应用于某汽车U型不完全拆卸线的实例设计中.结果表明:针对工作站开启数量和空闲时间均衡指标而言所提算法能求解获得小规模问题的最优值,且在中大规模问题中所得结果优于其他算法,危害指标和需求指标均能获得最优值,寻优率为100%;实例设计获得10组可选方案,验证了所提算法的实用性和有效性.
- 张则强蒋晋尹涛尹涛
- 关键词：多目标优化
- 扩展双目标过道布置问题的建模与求解方法被引量：3
- 2019年
- 针对现有关于通道宽度对过道布置问题影响研究的不足,以最小化物料搬运成本和通道长度为目标,提出了考虑通道宽度的双目标过道布置问题,并建立了该问题的混合整数规划模型。鉴于该问题具有的NP-hard组合优化特性,提出一种基于Pareto占优的遗传变邻域算法。引入Pareto思想、拥挤距离机制对多目标结果进行处理,设计并对比了4种新生代种群产生方式以提高算法收敛性,将寻优过程中自适应转换搜索深度和搜索广度的变邻域搜索结构嵌入到遗传算法中,在个体完成遗传算法的并行操作之后继续执行变邻域搜索。通过对比所提算法与GUROBI数学规划方法对33个测试算例的运算结果,验证了算法的有效性。最后,应用该算法求解未考虑通道宽度的双目标过道布置问题,不同算法的对比实验表明了所提算法的先进性。
- 管超管超张则强刘思璐
- 关键词：多目标优化混合整数规划模型PARETO占优
- 不确定工人体能消耗的多目标U型拆卸线平衡问题
- 2023年
- 鉴于工人的体能消耗不但影响拆卸线生产效率,而且因其自身状态、熟练程度和操作习惯等存在不确定性,基于三角模糊数首次提出不确定工人体能消耗的U型拆卸线平衡问题,并建立以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标和工人体能消耗指标为优化目标的数学模型。提出一种改进磷虾算法,结合模型问题特征设计磷虾附近个体感应、磷虾觅食和磷虾扩散3个操作,并设计了一种反向学习机制以增强算法的全局搜索能力。运用Pareto思想和拥挤距离机制筛选获得多个非劣解。通过求解19个基准算例并与现有文献的求解结果对比,验证了所提算法的优越性。最后,将所建模型和所提算法应用于拆卸电脑显示器的实际案例,通过对比验证了模型的实用性和改进磷虾的优越性。
- 郑红斌张则强曾艳清
- 关键词：多目标优化
