2024/11/25

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An improved spider monkey optimization algorithm for multi-objective planning and scheduling problems of PCB assembly line

中文译名：PCB装配线多目标规划调度问题的改进蜘蛛猴优化算法

摘要：

在这项研究中，关键的规划和调度问题，即，考虑了元件分配问题（CAP，component allocation problem）和元件放置顺序问题（CPSP，component placement sequence problem）优化问题。

此外，还考虑了定期维护（PM）以保持机器的效率，使问题更符合实际。建立了同时使最大完工时间、总能耗和总维修时间最小化的数学模型。

针对这一多目标NP难问题，提出了一种改进的蜘蛛猴优化算法（ISMO）。

通过嵌入少量的附加特征，提高了ISMO算法的效率和有效性。

（a）两种启发式算法以确保更好的初始解;

（b）基于帕累托熵变化的进化状态判断以确保探索和利用之间的权衡;

（c）基于存档的Q学习策略以确保参数自适应调整。

最后，通过几个规模问题算例进行了计算实验，并与其他多目标优化算法进行了综合性能比较。仿真实验结果表明，提出的ISMO方法的跟踪效果优于其他同类算法。