基于粒子群算法的产品拆卸序列规划方法

为求取复杂产品的最优拆卸序列,建立了一种产品拆卸赋权混合图模型。利用该模型可以有效地表达组件间的拆卸优先关系,将零件的拆卸序列规划转化为图模型寻优的问题。基于该模型,推导出可拆卸性条件,并通过几何推理的方法产生可拆卸序列。针对复杂产品拆卸序列规划的特点,为了将赋权混合图模型映射到粒子群模型,给出了粒子速度和位置公式以及粒子进化规则,构建粒子适应度,应用粒子群算法实现了复杂产品的最优拆卸序列规划。最后,通过一个实例验证了该方法的有效性。

基于离散布谷鸟搜索算法的拆卸序列规划方法

文章提出一种基于离散布谷鸟搜索算法的拆卸序列规划性方法,该方法以赋权拆卸混合图模型为理论基础,并以此为基础建立了可拆卸条件。首先,建立离散布谷鸟搜索算法和拆卸序列规划之间的映射关系;其次,基于最优拆卸方向分层筛选顶点集合组成初始种群;再次,利用离散Levy飞行对鸟巢位置进行变换,利用离散巢寄生行为进行鸟巢的局部调整。在达到最大迭代次数后,对属性值比较好的几个鸟巢进行解码并判断可行性,最终得到最优可行拆卸序列。以管路模型为例,分别利用离散布谷鸟搜索算法、遗传蝙蝠算法和粒子群优化算法进行了拆卸序列规划。经过比较后发现,该方法求解出的拆卸序列质量较高。