【摘要】：針對拆卸線平衡問題的復(fù)雜性,提出了一種改進(jìn)的基于Pareto解集的多目標(biāo)人工魚群算法進(jìn)行求解。為提高人工魚覓食時的尋優(yōu)能力,引入遺傳算法的隨機(jī)交叉操作,指導(dǎo)人工魚向全局最優(yōu)拆卸方向覓食。通過擁擠距離不斷篩選人工魚覓食、聚群和追尾過程中的非劣解,實(shí)現(xiàn)了各行為結(jié)果的多樣性。采用精英保留策略,將外部檔案中的非劣解添加到算法下次迭代的種群中,加快了算法的收斂。通過對不同規(guī)模的拆卸實(shí)例進(jìn)行求解,并將其與已有算法進(jìn)行對比,驗(yàn)證了所提算法的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:In view of the complexity of the disassembly line balance problem, an improved multi-objective artificial fish swarm algorithm based on Pareto solution set is proposed to solve the problem. In order to improve the optimization ability of artificial fish foraging, the random cross operation of genetic algorithm is introduced to guide the artificial fish to look for food in the direction of global optimal disassembly. The diversity of behavior results was realized by constantly screening the non-inferior solutions in the process of foraging, clustering and rear end of artificial fish through crowded distance. By using the elite retention strategy, the non-inferior solution in the external file is added to the population of the next iteration of the algorithm, which accelerates the convergence of the algorithm. By solving the disassembly examples of different scales and comparing them with the existing algorithms, the effectiveness and superiority of the proposed algorithm are verified.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51205328,51405403) 教育部人文社會科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(12YJCZH296) 四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計劃資助項(xiàng)目(2014JY0232)
【分類號】：TP18

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本文編號：2495290