【摘 要】
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为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题，引入基于齐套物料配送策略的机器人-人工拣选模式，通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期，使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题，提出了改进量子蚁群算法，利用量子比特的叠加性增加种群多样性，避免算法陷入局部最优，同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分
【基金项目】
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辽宁省社科规划基金重点资助项目（L18AGL005）； 国家自然科学基金资助项目（71801160）； 沈阳工业大学服务地方经济社会发展决策专项资助项目（FWDFGD2021017）；
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为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题，引入基于齐套物料配送策略的机器人-人工拣选模式，通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期，使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题，提出了改进量子蚁群算法，利用量子比特的叠加性增加种群多样性，避免算法陷入局部最优，同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略，提高了算法收敛速度和寻优质量。最后，通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性，并分析了拣选批量对总成本的影响。
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针对混流装配线物料循环配送次数多、线边库存积压的问题，考虑多种零部件循环配送并储存至同一工位的实际生产情况，权衡循环配送次数与线边库存量之间的背反关系，建立基于循环配送次数与线边库存量的优化模型。在此基础上，提出单亲遗传蚁群算法对模型求解，根据问题的特点对蚁群算法的编码方式和选择概率操作进行改进，并通过构造基因交换和协同变异两种单亲遗传算子，克服蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优的不足。最后，通过
随着“双高计划”的提出,高职院校产教融合进入了提质升级新阶段。但在深化产教融合的实践中,高职院校仍然普遍存在着政策法规和制度不健全、企业主体参与程度低、产教不协调、师资队伍能力薄弱等突出问题。文章认为,要从政府的政策支持、调动企业参与积极性、产业链与教育链的协调发展、师资队伍建设、打造产教融合平台等方面来突破产教深度融合的困境。
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