Optimizing a stochastic disassembly line balancing problem with task failure via a hybrid variable neighborhood descent-artificial bee colony algorithm

人工蜂群算法 元启发式 稳健性(进化) 计算机科学 数学优化 邻里(数学) 算法 人工智能 数学 生物化学 基因 数学分析 化学
作者
Hongfei Guo,Linsheng Zhang,Yaping Ren,Yun Li,Zhou Zhongwei,Jianzhao Wu
出处
期刊:International Journal of Production Research [Taylor & Francis]
卷期号:61 (7): 2307-2321 被引量:29
标识
DOI:10.1080/00207543.2022.2069524
摘要

A disassembly line is an effective disassembly system to recover end-of-life products. In real life, as end-of-life products are subject to varying degrees of wear and tear, task failure may occur in the disassembly process. In this paper, the task failure risks are considered, and an expected profit-based stochastic disassembly line balancing problem is studied. First, a mathematical model is presented to maximise the expected recovering profit with task failures. Then, a hybrid metaheuristic approach is developed to efficiently solve the proposed model, which is integrated with a variable neighbourhood descent method and an artificial bee colony algorithm. Finally, the effectiveness and robustness of the proposed algorithm are verified by three cases, and experiment results show that the solution performance of the proposed approach is superior to the other three existing methods.
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