机械工程学报

作者：郭洪飞, 陆鑫宇, 任亚平, 张超勇, 李建庆

单位：1. 暨南大学智能科学与工程学院 珠海 519070;2. 暨南大学物联网与物流工程研究院 珠海 519070;3. 暨南大学管理学院 广州 510632;4. 华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室 武汉 430074;5. 澳门科技大学计算机科学与工程学院 澳门 999078

关键词：双边拆解线,同步并行,强化学习,群体进化算法,Pareto；

基金：国家自然科学基金(52205526，52205538)、科技部国家外国专家(G2021199026L)、广州市基础研究计划基础与应用基础研究(202201010284)、广东省研究生教育创新计划(82620516)、广州市创新领军团队(201909010006)和广东省“质量工程”建设(210308)资助项目

双碳背景下，工业制造领域朝着绿色、节能的方向转型，对废旧产品进行回收拆解以及再制造有利于推动高质量发展。论文针对大型复杂产品拆解过程中难以改变拆卸方向的问题，并综合考虑实际拆卸过程中任务之间存在的多种约束类型，研究了同步并行模式下的双边拆解线平衡问题(two-sided disassembly line balancing problem, TDLBP)。首先引入双边布局的拆解线模式，定义了与优先和或优先关系，建立了TDLBP的数学模型以优化产线布置、经济效益和安全环保三个方面共六个指标。然后提出了一种基于强化学习的群体进化算法，采用Q-learing利用所学知识选择迭代中的最佳算子，通过拥挤距离筛选Pareto解集，利用精英保留策略加速算法收敛，进而高效获取近似最优的拆解方案。最后通过求解小规模算例并对比分析，验证了所提出算法的有效性和优越性，并进行大规模案例的应用。

来源：2023年第7期

《机械工程学报》期刊编辑部

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