摘要：为求解以最小化工位数为目标的第Ⅰ类多约束双边装配线平衡问题,构建多目标数学模型,并提出混合果蝇算法的求解算法。在算法设计中,将果蝇个体的生成过程分为编码、解码和分配3个阶段,提出面向全部约束的作业分配方法,设计了预分配机制和重置机制;在迭代搜索阶段,引入邻域变换思想,设计多种插入和交叉算子构建邻域进行局部搜索;此外,算法提出最小化加权空闲时间作为适应度函数辅助寻优。最后基于多个不同规模的标杆算例设计了对比实验,实验结果表明所提混合果蝇算法能有效求解第Ⅰ类多约束双边装配线平衡问题,且具有一定的优越性。

摘要：基于第I类双边装配线平衡具有的离散性、序列相关性,提出一种改进离散人工蜂群求解算法。在算法设计中,增加启发式目标以凸现优质蜜源,安排雇佣蜂进行交叉操作以拓展搜索空间,利用观察蜂进行变邻域搜索以强化局部寻优。为消减由方向约束和优先关系约束导致的空闲时间,提出一种融合工位—操作选择策略的解码方法。通过3种不同解码方式、7种现有智能算法的对比实验表明,基于工位—操作选择的解码方法有效消除了空闲时间,所提算法获得了所有当前最好解,且发现了两个新的全局最优解。

摘要：针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ),建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of distribution algorithm, HH3DEDA)进行求解。在HH3DEDA中,结合问题特征,设计基于工序选择因子的组合编码,进而设计高低分层结构的HH3DEDA。在高层,采用三维概率矩阵学习优质高层个体中块结构及其分布信息,后通过采样该矩阵以生成新的高层个体,其中高层个体由结合问题特点设计的12种启发式操作的排列构成;在低层,将高层每个个体所确定启发式操作排列作为一种新的启发式算法对GRTALBP-Ⅰ解空间执行较深入搜索。同时,引入机器人开关机节能策略,进一步提升所获取非支配解的质量。通过仿真对比实验,验证了所提算法的有效性。

摘要：在实际生产过程中,双边装配线需要考虑一些复杂的分配约束条件。针对实际装配线中任务的约束问题,文章提出了一种将人工蜂群算法和延迟爬山算法相结合的混合蜂群算法。在该算法中,设计了一种高效的解码方案用以处理多个约束的赋值问题。求解过程中,雇佣蜂和跟随蜂采用两种不同的邻域搜索策略来探索和开发新的可行解。对实际工程案例的计算验证表明,该算法对求解装配线平衡问题有良好效果。