基于模拟退火与粒子群优化算法的拆卸序列规划.pdf

简介：
本文提出了一种结合模拟退火和粒子群优化的混合算法，旨在有效解决复杂产品拆卸顺序规划问题，通过实验验证了其高效性和优越性。 本段落探讨了一种结合模拟退火（Simulated Annealing）与粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的混合方法——即模拟退火粒子群优化算法（PSO-SA），用于解决拆卸序列规划问题。 在复杂约束条件下，模拟退火通过引入随机性避免早熟收敛，并全局探索最优解。而在类似鸟群飞行行为启发下的粒子群优化，则利用个体经验和群体智慧不断更新可能的解决方案以寻找全局最佳路径。这两种算法结合后应用于产品结构模型中（基于拆卸约束图DCG构建），能够更有效地处理各种信息，包括但不限于拆卸顺序、工具需求和部件依赖关系。 研究人员通过定义一个适应度函数来评估不同序列方案的质量，并利用PSO-SA的温度控制策略与动态搜索特性，在大量可能解中寻找到最优或接近最优的结果。为验证该算法的有效性，研究选取了一款料理机主机体作为实例进行测试，结果显示混合算法在满足拆卸约束方面优于单一使用PSO的情况。 这项工作对于产品设计阶段就考虑环保性和便利性的拆卸规划具有重要意义，并有助于实现绿色制造和循环经济的目标。通过结合两种优化技术的优势，该方法能够应对更大规模、更复杂的拆卸挑战，提高效率并降低成本，在资源回收利用上也展现出潜在价值。