基于改进量子遗传算法的拆卸序列规划

【摘要】日渐增长的生命终端(and-of-life,EOL)产品正在给全球的环境与资源带来前所未有的挑战。围绕生命终端产品和再制造技术的拆卸序列规划已成为一个热门的学术研究。许多EOL产品不能被很好的再制造正是由于其没有得到很好的拆卸。本文以生命终端产品为研究对象,以量子遗传算法为工具,对产品拆卸信息的建模、拆卸序列的求解策略和量子遗传算法的改进等问题进行了研究,主要包括了以下几方面工作：(1)建立产品拆卸信息模型,是对拆卸序列规划研究的主要内容之一。本文对拆卸信息建模的现状进行了详细的分析和总结,采用拆卸混合图和优先矩阵表达产品装配体中零部件之间相互关系,用拆卸信息矩阵表达产品拆卸信息。同时,本文还提出了一种利用矩阵表达产品拆卸序列的方法,既利用优先矩阵生成扩展优先矩阵,再对扩展优先矩阵中的可变元素赋值,即可得到序列矩阵。(2)量子遗传算法是一种高效的优化算法,已经被用来解决很多优化问题。本文充分研究了传统量子遗传算法,总结了传统量子遗传在优先约束控制方面的局限性。在此基础上,提出了一种基于序列矩阵的量子编码方式,改进了量子遗传算法无法进行优先控制的局限。文中还用一个带有优先约束的旅行商问题为算例,验证了改进的可行性。(3)虽然量子遗传算法被用在很多领域,但是一直没有使用在拆卸序列规划问题的求解上。本文基于改进量子遗传算法,提出了一种拆卸序列规划问题的求解方法。文中针对拆卸序列规划问题,提出了改进量子遗传算法具体的操作步骤及参数选择。最后,用一个机电产品和一个电气电子产品的工程实例,演示了拆卸序列规划具体求解方法,并得到了满意的结果。
【作者】张济涛；
【导师】樊静波；高亮；
【作者基本信息】宁夏大学，机械制造及其自动化，2014，硕士
【关键词】拆卸；拆卸信息模型；优先矩阵；拆卸序列规划；量子遗传算法；

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