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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明属于智能优化算法和拆解线平衡领域，涉及基于CTGAN及改进的NSGA‑II算法的智能优化拆解线平衡方法。该方法在历史拆解数据的基础上采用针对表格数据进行扩充的生成式AI方法CTGAN对占比较少的待拆解产品的拆解数据进行扩充，建立了细粒度的混合拆解模式下混合同质产品的拆解线平衡求解模型，采用改进的智能优化方法NSGA‑II算法进行求解，大大提高了拆解效率，降低拆解成本及拆解能耗。
主权项：1.基于CTGAN及改进的NSGA-II算法的智能优化拆解线平衡方法，其特征在于，所述方法包括：（1）收集历史拆解数据；（2）在当前处理批次订单中，待拆解产品的产品类型在历史拆解数据的产品类型中占比少于13时，采用CTGAN对所述待拆解产品的拆解数据进行扩充，获得扩充后拆解数据；（3）采用所述扩充后拆解数据，对待拆解产品的拆解任务的危害性和需求性进行细粒度的分类，建立细粒度的混合拆解模式下混合同质产品的拆解线平衡求解模型；（4）采用改进的NSGA-II算法对步骤（3）建立的所述拆解线平衡求解模型进行求解，得到在当前目标函数的解；通过对所述解进行解码，得到拆解规划序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 基于CTGAN及改进的NSGA-II算法的智能优化拆解线平衡方法
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