文献类型：期刊文章

作　　者：朱卓悦[1] 徐志刚[2] 沈卫东[2] 杨得玉[2]

ZHU Zhuo-yue;XU Zhi-gang;SHEN Wei-dong;YANG De-yu(Shenzhen Research Institute of Shandong University,Shenzhen 518000,China;School of Mechanical Engineering,Shandong University,Jinan 250061,China)

机构地区：[1]山东大学深圳研究院,广东深圳518000 [2]山东大学机械工程学院,山东济南250061

出　　处：《浙江大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61272017);深圳市科技创新委员会资助项目(JCYJ20160510165328965)

年　　份：2018

卷　　号：52

期　　号：11

起止页码：2120-2127

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对产品选择性拆卸序列规划问题,提出一种基于遗传蝙蝠算法的产品拆卸序列规划方法.利用Python语言对传统蝙蝠算法进行离散化处理,并在种群更新过程中引入遗传算法的交叉与变异机制,生成遗传蝙蝠算法,以增强解搜索的多样性;在构建适应度函数模型时以拆卸工具的变化次数与拆卸方向的重新定位次数作为评价指标,同时加入零部件的回收收益指标,使适应度函数更加完善.以工业机械臂为实例,利用所提方法进行产品拆卸序列规划求解,对比传统蝙蝠算法以及遗传算法的求解结果,发现在一定的种群数目下,所提方法收敛时间较短;在不同种群数目下,所提方法得到的适应度函数最优值质量较高,从而验证了遗传蝙蝠算法的搜索优越性.

关 键 词：选择性拆卸序列规划  蝙蝠算法  遗传算法 拆卸混合图模型  拆卸求解  

分 类 号：TH122]