基于蚁群算法的单目标选择性拆卸序列规划研究

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基于蚁群算法的单目标选择性拆卸序列规划研究

章小红，李世其，王峻峰，李勋

1.华中科技大学机械科学与工程学院, 湖北武汉430074; 2.北汽福田汽车工程研究院乘用车所, 北京102206

出版日期:2007-06-15 发布日期:2007-06-25

Single object selective disassembly sequence planning based on ant colony algorithm

ZHANG Xiaohong,　LI Shiqi, WANG Junfeng, LI Xun

1.School of Mechanical Science & Engineering, Huazhong University of Science & Technology, Wuhan430074, China; 2.Institute of Auto Engineering, Beiqi Foton Motor Corp, Beijing102206, China

Online:2007-06-15 Published:2007-06-25

摘要/Abstract

摘要： 根据选择性拆卸的特点，介绍了基于混合图的选择性拆卸模型。该模型描述了零件间的接触连接关系和非接触优先关系。基于混合图模型，以单个零件为目标推理生成选择性拆卸序列解空间；然后结合蚁群算法，从所有可行序列中搜索最优或接近最优的单目标零件选择性拆卸序列。最后，通过实例说明该方法的可行性和有效性。

关键词: 蚁群算法, 混合图, 拆卸序列规划, 单目标选择拆卸

Abstract: Based on characteristics of selective disassembly, selective disassembly model based on hybrid graph was introduced. The model described contact constraints and noncontact constraints among parts. Therefore a recursive search, triggered by single object component on a hybrid graph, was implemented to generate all the possible disassembly sequences in relation to the target component. And then near optimization single object selective disassembly sequence could be generated based on ant colony algorithm. Finally, a case study was used to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.

Key words: ant colony algorithm, hybrid graph, disassembly sequence planning, single object selective disassembly

中图分类号:

TP 391

章小红，李世其，王峻峰，李勋. 基于蚁群算法的单目标选择性拆卸序列规划研究[J]. .

ZHANG Xiaohong,　LI Shiqi, WANG Junfeng, LI Xun. Single object selective disassembly sequence planning based on ant colony algorithm[J]. .

[1]	徐兴,钱誉钦,赵芸,张云,陈小依,吕晓姝. 基于改进蚁群算法的立体仓库三维空间路径优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(1): 207-214.
[2]	张玉茹,王晨旸. 引入变异算子的改进贪心和蚁群混合算法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第3): 860-870.
[3]	邓明星,陈方颖,唐秋华,陈刚. 考虑多目标件的异步并行选择性拆卸序列[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(7): 1749-1755.
[4]	徐小斐,陈婧,饶运清,孟荣华,袁博,罗强. 迁移蚁群强化学习算法及其在矩形排样中的应用[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(12): 3236-3247.
[5]	周翔,许茂增,吕奇光,李丹. 基于客户点行政地址的自提点选址—路径优化[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第8): 2069-2078.
[6]	白建龙,陈瀚宁,胡亚宝,何茂伟,梁晓丹,PARK Dongwon. 基于负反馈机制的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第7): 1767-1774.
[7]	黎继子,张念,刘春玲. 基于全渠道设计的众包供应链订单生产决策优化[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第5): 1248-1258.
[8]	陈友玲,刘舰,凌磊,王龙. 基于协同效应的并行制造云服务组合算法[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第1): 137-146.
[9]	范厚明,杨翔,李荡,李阳,刘鹏程,吴嘉鑫. 基于生鲜品多中心联合配送的半开放式车辆路径问题[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第1): 256-266.
[10]	贺德强,罗安,邓建新,谭文举. 列车转向架关键部件预防性维修决策优化模型[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第5): 1155-1161.
[11]	黄学文,张晓彤,艾亚晴. 基于蚁群算法的多加工路线柔性车间调度问题[J]. 计算机集成制造系统, 2018, 24(第3): 558-569.
[12]	杨玮,刘江,高贺云. 堆垛机式密集仓储系统复合作业三维空间路径优化[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第7期): 1552-1560.
[13]	王豆,邵晓东,刘焕玲,葛晓波. 基于混合算法的反射面天线面板装配序列规划[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第6期): 1243-1252.
[14]	王磊,郭顺生,李西兴,杜百岗,彭兆. 基于改进蚁群算法的多主体制造资源配置冲突协调方法[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第12): 2561-2570.
[15]	李军军,许波桅,杨勇生,吴华锋. 多自动导引车路径规划的诱导蚁群粒子群算法[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第12): 2758-2767.