多目标拆卸线平衡问题的模糊规划模型及算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球环境问题日益严峻和资源短缺问题日益突出，可持续发展战略已经成为全球共识。

拆卸作为产品回收利用的重要环节，对于资源节约、环境保护和循环经济发展具有重要意义。

拆卸线平衡问题（disassemblylinebalancingproblem，dlbp）旨在通过优化拆卸任务分配和资源配置，提高拆卸效率、降低成本，是实现高效、环保拆卸的关键。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对拆卸线平衡问题进行了大量的研究，并取得了丰富的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在拆卸线平衡问题方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：(1)确定性环境下的dlbp：研究重点是单目标和多目标dlbp的模型构建和算法设计，如采用遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等求解。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括：1.深入研究多目标拆卸线平衡问题的特点和难点，分析现有研究的不足，提出将模糊规划方法应用于多目标拆卸线平衡问题，以处理实际拆卸过程中存在的模糊性和不确定性。

2.构建基于模糊需求的多目标拆卸线平衡问题模型，综合考虑拆卸时间、拆卸成本、环境影响等多个目标，并将需求波动、零件质量差异等不确定性因素引入模型，采用模糊数和模糊集合等工具描述这些不确定性参数。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、算法设计、案例分析等方法，逐步展开研究。

1.理论分析阶段：-深入研究多目标拆卸线平衡问题的相关理论基础，包括拆卸线平衡、多目标优化、模糊规划等。

-查阅国内外相关文献，了解多目标拆卸线平衡问题的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新：将模糊规划方法应用于多目标拆卸线平衡问题，构建基于模糊需求的多目标拆卸线平衡问题模型，更贴切地描述实际拆卸过程中存在的模糊性和不确定性。

2.算法创新：针对所构建的模糊规划模型，设计基于改进遗传算法的求解算法，提高算法的搜索效率和解的质量，并分析算法的收敛性和复杂度。

3.应用创新：将所构建的模型和设计的算法应用于实际案例分析，验证方法的有效性和实用性，为企业制定科学合理的拆卸计划提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘丽娟, 王立新. 模糊需求下考虑学习遗忘效应的柔性装配线平衡问题研究[j]. 系统工程理论与实践, 2020, 40(12): 3224-3237.

[2] 李军, 冯浩, 谢志华. 基于改进型nsga-ii的多目标拆卸线平衡优化[j]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(12): 3375-3386.

[3] 王晓峰, 孙树栋, 秦天. 面向产品升级的多阶段模糊拆卸线平衡问题研究[j]. 中国机械工程, 2019, 30(03): 344-353.