拆卸序列規(guī)劃問(wèn)題的建模與求解方法研究.pdf

1、拆卸序列規(guī)劃（DSP）方法是一種尋找產(chǎn)品最優(yōu)拆卸序列的優(yōu)化方法。該方法能夠有效提高產(chǎn)品拆卸效率、縮短拆卸周期和降低拆卸成本。將其應(yīng)用于電子廢棄物拆卸還可以幫助減少電子廢棄物的環(huán)境危害、提高電子廢棄物的回收再利用價(jià)值。DSP問(wèn)題是一種NP難組合優(yōu)化問(wèn)題，近十幾年來(lái)研究人員提出了各種求解方法，但是即使是目前最好的求解方法也很難有效地的求解在不同條件和目標(biāo)下的DSP問(wèn)題。
　　本文在對(duì)拆卸建模方法、拆卸評(píng)價(jià)指標(biāo)、DSP問(wèn)題的求解方法等研

2、究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)與分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)DSP問(wèn)題及其擴(kuò)展問(wèn)題、多目標(biāo)DSP問(wèn)題和選擇拆卸序列規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)深入的研究。本文提出了一種新的拆卸建模方法、系統(tǒng)的拆卸評(píng)價(jià)指標(biāo)和多種有效的DSP問(wèn)題求解方法。本文還根據(jù)上述研究成果，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了DSP原型系統(tǒng)，并將所提出的DSP方法應(yīng)用于電子廢棄物拆卸。本文主要包括以下研究?jī)?nèi)容：
　?。?）研究了DSP問(wèn)題與裝配序列規(guī)劃問(wèn)題在建模與評(píng)價(jià)指標(biāo)上的主要區(qū)別，在此基礎(chǔ)上，針對(duì)電子廢棄物拆卸，提出

3、了一種能夠區(qū)分緊固件和零件的拆卸建模方法和系統(tǒng)的拆卸評(píng)價(jià)指標(biāo)，為本文后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)。
　?。?）深入研究了DSP問(wèn)題及其擴(kuò)展問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)教學(xué)優(yōu)化（MTLBO）算法的拆卸序列規(guī)劃方法。該算法是一種離散的基于種群的進(jìn)化算法，它從教學(xué)優(yōu)化算法中繼承了基于教學(xué)的進(jìn)化機(jī)制的核心思想，并針對(duì)DSP問(wèn)題的特點(diǎn)進(jìn)行了適應(yīng)性改進(jìn)。MTLBO算法主要包含三大部分：用于產(chǎn)生可行拆卸序列的可行解生成算子，用于更新種群并保持解可行性的進(jìn)化算子

4、：教導(dǎo)階段算子和學(xué)習(xí)階段算子。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了提出的MTLBO算法在求解DSP問(wèn)題時(shí)的有效性和優(yōu)越性。
　?。?）深入研究了多目標(biāo)DSP問(wèn)題，提出了基于多目標(biāo)MTLBO算法的拆卸序列規(guī)劃方法。該算法是一種離散的基于種群的多目標(biāo)進(jìn)化算法，它繼承了改進(jìn)教學(xué)優(yōu)化算法的進(jìn)化機(jī)制，引入了非支配排序遺傳算法II的選擇機(jī)制，并針對(duì)多目標(biāo)拆卸序列規(guī)劃問(wèn)題的特點(diǎn)進(jìn)行了適應(yīng)性改進(jìn)。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了提出的多目標(biāo)MTLBO算法在求解多目標(biāo)DSP問(wèn)題時(shí)的有效性

5、和優(yōu)越性。
　?。?）深入研究了選擇拆卸序列規(guī)劃問(wèn)題，采用拆卸Petri網(wǎng)對(duì)拆卸過(guò)程進(jìn)行建模，提出了基于Q-Learning算法的選擇拆卸序列規(guī)劃方法，詳細(xì)描述了基于拆卸Petri網(wǎng)模型的拆卸狀態(tài)與活動(dòng)的表示方法，活動(dòng)選擇方法和增強(qiáng)學(xué)習(xí)方法，通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證了提出的基于Q-Learning算法的選擇拆卸序列規(guī)劃方法的有效性和優(yōu)越性。
　?。?）分析了DSP系統(tǒng)的應(yīng)用背景，結(jié)合本文的研究成果開(kāi)發(fā)了DSP原型系統(tǒng)。并將所提出的DSP