电子废弃物混流拆解线平衡排序多目标优化模型与方法研究

The products recovery from returned waste electrical and electronic equipments (WEEE) will greatly contribute to environment protection and resource reusing.Disassembly is the first step of the products recovery. Due to special characteristics of large quantity, various categories, complex structure and uncertain quality, the WEEE disassembly line balancing and sequencing, to achieve the simultaneous optimization on production, economics and environment protection, is a large scale combinatorial optimization problem. This proposal focuses on WEEE mixed-model disassembly line balancing and sequencing problem. The complex mechanisms of impacts on WEEE mixed-model disassembly line balancing and sequencing will be investigated and explored with knowledges of electronics circuit production and practical disassembly line process. And then, multi-objective optimization models and algorithms to WEEE mixed-model disassembly line balancing and sequencing will be proposed using intelligent optimization theories, such as evolutionary computation and interval number, to sequence disassambly tasks for minimizing the environmental pollution, minimizing the number of workstations and balancing the workload among workstations. The projects experience and expert knowledges on multi-objectives optimization design in electronic circuit production schedulling, as well as academic achievements in manufacturing process will ensure the completing quality of this project.

电子废弃物回收再制造有利于环境保护和资源循环利用，其首要环节是拆解。因电子废弃物数量大、种类多、结构复杂、部件完好质量不确定等因素存在，优化生产、经济以及环境多个目标的拆解任务平衡排序过程是大规模组合优化难题。本项目研究电子废弃物混流拆解线的拆解任务平衡排序问题：基于电子电路领域知识和现实拆解线工业过程，揭示影响电子废弃物混流拆解线任务平衡排序优化的复杂机理；基于进化计算、区间数等智能优化理论，建立电子废弃物混流拆解线任务平衡排序多目标优化模型，并设计平衡排序多目标优化算法，对拆解任务合理排序，使得工作站投入数量最少、工作站空闲时间均衡、环境危害最小。项目组成员具有电子电路制造过程生产调度多目标优化项目经历和领域知识积累，以及生产制造过程多目标优化学术成果基础，能保证项目完成质量。

拆解是电子废弃物回收再制造实现资源循环再利用的关键环节，其过程优化对经济和环境有重要影响。本项目围绕拆解线平衡排序多目标优化，取得如下主要创新成果：（1）在任务先后关系约束下混流拆解线平衡排序多目标优化方面，首先针对拆解时间随机的混流U型拆解线，提出一种改进的基于分解的多目标进化算法。然后考虑拆解线布局不同，即双边拆解线，针对单产品和多产品混流拆解分别设计了多目标变邻域帝国竞争算法和多目标变邻域搜索遗传算法。而且，针对具有普适意义的混流生产机器人智能制造单元调度问题，项目组研究在多工作站情形下的优化方法，提出改进的化学反应算法和双层过滤变宽度束搜索等算法，也为智能拆解提供理论和技术支持。（2）在不确定因素下拆解线平衡排序多目标优化方面，研究拆解任务时间和拆解组件价值不确定情形下拆解线的平衡优化，并设计一种鲁棒优化方法。基于此，考虑拆解时间不确定，建立问题优化模型并提出一种基于字典排序的改进人工蜂群算法。同时，针对非线性不确定系统，构建一种基于规则信任（BRB）的识别模型，该模型后续将扩展应用于电子废弃物拆解线不确定情形的优化和分析。（3）在拆解时间依赖于顺序的拆解线平衡排序多目标优化方面，针对不同直线和U型布局，提出新的蜂群算法。考虑转换时间的混流生产机器人制造单元调度方面，提出新的变邻域搜索算法求解，以降耗提效。除上述研究，（4）项目组还研究了逆向物流网络的经济配送优化方法，对电子废弃物逆向物流网络的设计有借鉴意义。同样以可持续发展和绿色制造为目标，（5）项目组针对低碳制造的调度优化，提出蛙跳算法和教学优化算法等新型智能优化方法，以实现节能降耗和绿色生产。. 上述方面共发表学术期刊论文22篇，其中SCI检索国际期刊论文8篇，国际学术会议论文3篇；另外录用待发表期刊论文3篇。研究成果可为废弃物回收再制造有效运作和智能制造提供相关方法和技术基础，有利于实现环境保护和绿色制造。