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摘要：一种人机交互约束双边拆卸线设置方法，包括以下步骤，收集拆卸线和拆卸任务信息，建立以最小化开启工作站数量、空闲时间均衡指标、机器人能耗和人力成本为目标，包含人机交互约束操作的双边拆卸线平衡问题的混合整数线性规划数学模型，之后通过快速非主导排序对种群进行排序分类，将分类后的初始解种群利用离散松鼠搜索算法进行寻优，输出满足迭代条件的最终解作为拆卸方案执行；本发明首次将人机交互拆卸模式引入拆卸线平衡问题，并建立了一个考虑人机交互行为的MIP模型，可在极短时间内求解小规模案例的单目标最优解，还能够验证所提元启发式算法的正确性，提出的离散松鼠搜索算法能够快速获得真实的帕累托前沿解，特别是用于求解大规模案例。

主权项：1.一种人机交互约束双边拆卸线设置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集拆卸线和拆卸任务信息，建立以最小化开启工作站数量、空闲时间均衡指标、机器人能耗和人力成本为目标，包含人机交互约束操作的双边拆卸线平衡问题的混合整数线性规划数学模型，其目标函数为：F＝minf1,f2,f3,f4其中，最小化开启工作站数量： 最小化空闲时间均衡指标： 对其进行线性化处理，得到线性化约束后的最小化空闲时间均衡指标： 其中，Q＝|yiw-yjw|最小化机器人工作站的能耗： 对其进行线性化处理，得到线性化约束后的最小化机器人工作站的能耗： 其中，最小化拆卸成本： 其中，Sk为工作站开启变量，表示若第k个工作站开启，则Sk＝1，否则Sk＝0；CT为节拍时间；I是拆卸任务集合，{1,2,...,n}；M是配对工作站编号集合；L是配对站两侧编号，L＝{l|1,2}，l＝1时表示左侧，l＝2时表示右侧；W是操作者编号，W＝{w|1,2}，w＝1时为工人拆卸，w＝2时为机器人拆卸；i，j表示拆卸任务编号；为二进制变量，表示如果任务i被分配给位于第k个配对站的l侧，则否则ti指的是任务i的拆卸时间；OE指的是机器人在单位时间内的操作功耗；指的是操作者分配变量，如果任务i被分配给位于第k个配对站的w操作者，则否则，式中yi1为操作者为工人时的操作者分配变量，yi2为操作者为机器人时的操作者分配变量；SE指的是机器人在单位时间内待机功耗；SRkl为机器人分配变量，如果第k个配对站的l侧是机器人，则SRkl＝1，否则，SRkl＝0；Crt为机器人拆卸时的单位时间成本；Cmt为工人拆卸时的单位时间成本；BH是待拆卸产品中具有危害属性的任务集合；Ch是指拆卸危害任务时需要的额外成本；且所述目标函数所满足的约束条件为：任务分配约束： 操作分配约束： 时间约束： 优先关系约束： 工作站分配约束： 针对最小化空闲时间均衡指标进行线性化处理所需要满足的线性化约束：Qijw＝max{yjw-yiw,yiw-yjw} 针对最小化机器人工作站的能耗进行线性化处理所需要满足的线性化约束： 二进制变量范围： 以上各式中，Sk为工作站开启变量，表示若第k个工作站开启，则Sk＝1，否则Sk＝0；CT为节拍时间；I是拆卸任务集合，{1,2,...,n}；M是配对工作站编号集合；L是配对站两侧编号，L＝{l|1,2}，l＝1时表示左侧，l＝2时表示右侧；W是操作者编号，W＝{w|1,2}，w＝1时为工人拆卸，w＝2时为机器人拆卸；i，j表示拆卸任务编号；为二进制变量，表示如果任务i被分配给位于第k个配对站的l侧，则否则ti指的是任务i的拆卸时间；OE指的是机器人在单位时间内的操作功耗；指的是操作者分配变量，如果任务i被分配给位于第k个配对站的w操作者，则否则，式中yi1为操作者为工人时的操作者分配变量，yi2为操作者为机器人时的操作者分配变量；SE指的是机器人在单位时间内待机功耗；SRkl为机器人分配变量，如果第k个配对站的l侧是机器人，则SRkl＝1，否则，SRkl＝0；Crt为机器人拆卸时的单位时间成本；Cmt为工人拆卸时的单位时间成本；Ch是指拆卸危害任务时需要的额外成本；BI指的是待拆卸产品中需要配对站两侧的工作站交互拆卸的任务集；BC指的是待拆卸产品中具有复杂属性的任务集；BH指的是待拆卸产品中具有危害属性的任务集；i',j'是需要系统拆卸任务的编号；Tl为配对站每侧的任务分配集合，如果任务i∈Tl，那么i只能分配给配对站的l侧；为正数；STi指的是任务i的开始时间，STj同理；TPij指的是拆卸任务的优先关系矩阵，TPij＝[aij]n×n；如果aij＝1，任务i为任务j的紧前任务；是一个拆卸序列变量，如果任务i和j被分配给位于第k个配对站l侧的w操作者并且任务i被分配在任务j之前，则否则，Qijw和uijw均为约束线性化所需变量；步骤S2：进行种群初始化，之后通过快速非主导排序对种群进行排序分类，建立外部档案记录分类后的初始解种群；步骤S3：将分类后的初始解种群利用离散松鼠搜索算法进行寻优，输出满足迭代条件的最终解作为拆卸方案执行。

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