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Multi-man-robot collaborative disassembly line balancing optimization via mixed-integer programming and genetic Jaya algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.jclepro.2025.144695.png)
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摘要
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研究拆卸线平衡问题（DLBP）对于大型生命周期结束产品的清洁生产和可持续再利用至关重要。多人-机器人共享工位和人与机器人互动协作是提高拆卸线效率的两个关键方法。本研究结合这两种方法，创新性地设计了一种多人-机器人协作拆卸工位，并开发了相应的DLBP（MMRC-DLBP）。为有效解决此问题，建立了一个混合整数规划（MIP）模型，以求解工位数量、操作员数量（工人和机器人）、总拆卸时间和空闲平衡指数的全局最小值。鉴于MIP模型在解决NP难问题方面的局限性，提出了一种结合遗传算法和Jaya算法优点的遗传Jaya算法（GJA），用于优化大规模MMRC-DLBP。随后，通过求解一个小规模案例，相互验证了MIP模型和GJA的正确性。通过求解中等规模和大规模案例并将结果与文献中现有算法的结果进行比较，证明了GJA在解决DLBP方面的优越性能。最后，将GJA应用于废旧电视多人-机器人协作拆卸线的平衡优化，并通过与五种已发布算法的结果比较，确认了其在解决MMRC-DLBP方面的优越性。
Keyword:
Interactive collaboration
Disassembly line balancing
Mixed-integer programming
Genetic Jaya algorithm
期刊
IF:
10
论文数:
4.7W
被引数:
36.8W
机构
暂无机构信息
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