朱立夏
- 作品数：10 被引量：56H指数：6
- 供职机构：西南交通大学机械工程学院更多>>
- 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应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法被引量：11
- 2019年
- 结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。
- 管超张则强朱立夏毛丽丽
- 关键词：模拟退火算法
- 基于Pareto改进猫群优化算法的多目标拆卸线平衡问题被引量：5
- 2017年
- 为求解多目标拆卸线平衡问题,提出了一种改进的猫群优化算法.在该算法中,针对拆卸线平衡问题以拆卸序列为编码的特点,提出一种基于随机数和固定扰动的搜寻模式确保猫在当前位置附近有效的随机搜索.将遗传算法交叉操作和变异操作引入跟踪模式中指导种群向全局最优逼近,有效地克服了传统猫群优化算法容易早熟的缺点.建立外部档案集并采用精英保留策略加速算法的收敛.最后,通过将该算法用于求解经典的多目标拆卸线平衡问题算例并与其它算法对比,验证了算法的有效性.
- 邹宾森张则强李六柯朱立夏
- 关键词：多目标优化PARETO解集遗传算法
- 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
- 多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法被引量：8
- 2018年
- 针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.
- 张则强汪开普朱立夏程文明
- 关键词：多目标优化蚁群算法遗传算法PARETO解集
- 多约束能耗拆卸线平衡问题的改进果蝇模糊优化被引量：6
- 2018年
- 为了解决实际拆卸线的能耗浪费问题,综合考虑固定工位约束、相斥约束、相容约束等多约束条件,建立了以最小化拆卸能耗、拆卸成本和均衡指数为优化目标的拆卸线优化模型.通过定义目标隶属度函数,采用最大满意度将多目标问题转化为模糊综合优化问题.设计了一种改进离散果蝇算法,采用变异方式产生邻域解,执行嗅觉操作;通过筛选最优邻域解,更新当前解,执行视觉操作.采用全局协作机制,提高全局搜索能力,并采用改进模拟退火机制,避免陷入局部最优.通过算法的对比验证,表明了该算法具有较好求解性能.最后将该算法应用于求解电视机拆卸实例,得到2个综合较优的拆卸方案,验证了模型和方法的可行性.
- 蔡宁张则强朱立夏贾林
- 关键词：多约束能耗
- 工具约束下多目标拆卸线平衡问题的猫群模拟退火算法被引量：7
- 2018年
- 针对已有研究中忽略拆卸工具的不足,基于多目标拆卸线平衡模型,考虑了作业过程中的工具更换因素,建立了包含最小化工具更换次数的多目标拆卸线平衡问题数学模型,并设计了一种多目标猫群模拟退火算法进行求解。提出基于序列交换的离散跟踪模式;将猫群优化算法与模拟退火算法相结合,以增强算法的全局寻优能力;引入拥挤距离筛选,提高算法运行效率的同时有效的保证外部档案集的多样性;采用精英保留策略加速算法的收敛。通过对已有算例进行求解,并与其他算法对比分析,验证了所提算法的有效性和高效性。最后,将所提模型和算法应用于某型号打印机拆卸线的设计,为决策者提供了多种平衡方案。
- 邹宾森张则强蔡宁朱立夏
- 关键词：多目标优化PARETO解集模拟退火算法
- 混合模拟退火及分散搜索优化过道布置问题被引量：3
- 2018年
- 针对过道布置问题的求解复杂性,提出了一种混合模拟退火及分散搜索算法。该算法通过引入模拟退火操作进一步优化参考集中的解,以提高获得全局最优解的概率。设计了包含高质量和多样性解的双层参考集,扩大了搜索范围,避免算法陷入局部最优。同时采用动态参考集更新方法,及时替换参考集中质量或多样性较差的解,加快算法的收敛速度,并改进子集产生方法,避免产生重复的解,从而提高算法的求解效率。应用所提算法对24个不同规模的测试问题进行验算与对比,结果表明所提算法的求解质量与平稳性均优于基本模拟退火算法和分散搜索算法,且较已有的4种方法更具求解优势。
- 毛丽丽张则强朱立夏
- 关键词：分散搜索算法
- 多目标拆卸线平衡问题的Pareto遗传模拟退火算法被引量：21
- 2017年
- 针对传统方法求解多目标拆卸线平衡问题时求解结果单一、无法平衡各目标等不足,提出一种基于Pareto解集的多目标遗传模拟退火算法。该算法融合了遗传操作的快速全局搜索能力和模拟退火操作较强的局部搜索能力,对遗传操作的结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优。结合多目标优化问题的特点,改进了模拟退火操作的Metropolis准则。根据拆卸序列之间的Pareto支配关系得到非劣解,并采用拥挤距离评价非劣解,实现了拆卸序列的精英保留,进而将非劣解添加到种群中,加快了算法的收敛速度。基于25项拆卸任务算例,通过与现有的6种单目标算法进行对比,验证了所提算法的有效性,并将所提算法应用于某拆卸线实例中,求得10种平衡方案,结果表明所提算法较Pareto蚁群算法更具优势。
- 汪开普张则强朱立夏邹宾森
- 关键词：多目标优化模拟退火算法PARETO解集
- 多目标不完全拆卸线平衡问题的建模与优化被引量：10
- 2018年
- 针对实际生产中在满足约束条件下仅考虑拆卸需求零件和危害零件的特点,以工作站数目、空闲时间均衡指标和拆卸成本为优化目标,构建了不完全拆卸线平衡问题多目标模型。基于解的离散性和优化目标的多重性,提出一种Pareto解集思想的变邻域-粒子群融合算法。该算法通过建立拆卸任务和粒子群迭代搜索的对应关系,将变邻域搜索作为局部搜索策略,同时引入Pareto解集思想、拥挤距离机制处理多目标问题,以保证求解结果的多样性;通过Hyper-volume指标解决了多目标优化难以评价算法收敛性能及Pareto解集优劣等问题。采用所提算法求解不同规模完全拆卸线平衡问题测试算例,其中不同搜索深度的对比试验表明了变动搜索深度能很好地兼顾求解质量和求解效率,不同算法的对比试验表明了所提算法的优越性。最后,将所提模型与求解方法应用至某打印机不完全拆卸线的设计中。
- 李六柯张则强朱立夏邹宾森
- 关键词：变邻域搜索粒子群算法
