混合PSO算法求解混装工艺下的加热炉调度问题

针对钢铁生产中为减轻混装的影响在冷热板坯混装处空炉的情况,以提高成品质量、降低能耗为目标,建立了混装工艺下并行加热炉调度的数学模型,并提出了基于粒子群算法和邻域搜索技术的混合算法,仿真实验验证了算法的可行性和有效性。

加热炉优化调度模型及算法研究

加热炉是热轧生产中主要的能源消耗设备,其合理调度对于降低生产过程的能耗和生产成本都具有重要作用.根据加热炉的生产工艺和约束条件建立了加热炉优化调度数学模型,针对模型特点提出了分散搜索(scattersearch,SS)算法,设计了基于随机变量序列的投票组合算子和单点交叉组合算子.根据国内某钢铁企业加热炉生产过程的实绩随机生成40个测试案例,进行实验,分析了参考集规模及不同组合算子对SS算法性能的影响,并与遗传局域搜索(genetic local search,GLS)算法的求解结果进行了比较.结果表明所提出的模型和算法对解决本文研究的加热炉调度问题有效.

求解并行加热炉群调度问题的三阶段算法

针对并行加热炉群调度问题,提出了以板坯的最大完工时间和炉内总停留时间最小化为目标的求解算法.算法由3个阶段组成:第1阶段以关键路规则为基础确定板坯排序,在一定条件下具有最优性;第2阶段对任意给定的板坯排序,给出该排序下关于炉内总停留时间的最优可行排序;第3阶段对任意给定的可行板坯排序,给出该可行板坯排序下满足板坯释放时间的最优调度方案.

热轧生产过程加热炉优化调度模型及算法

钢铁生产中的加热炉调度问题是一类复杂的组合优化问题。本文进一步考虑不同轧制位对应的候选板坯集存在交集的生产实际,建立了以板坯住炉时间最小为优化目标的数学模型,提出了三阶段的启发式算法,确定各轧制位板坯的入炉和出炉时间。仿真实验表明,给出的模型和求解算法对加热炉调度问题的优化效果很好。

极小化最大完工时间的单机连续型批调度问题

从钢铁工业中加热炉对管坯的加热过程,提出一种新的连续型批处理机调度问题,与传统批处理机调度问题的批进批出方式不同,其主要特征为批中工件的进入、处理和离开都连续进行,批Bi的处理时间与该批的大小|Bi|、批中工件Tj的处理时间pj及机器的容量C都有关,表示为．对于极小化最大完工时间问题,给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,并证明了这个算法的最优性．

释放时间和工期同序的单机连续型批调度问题

本文研究的连续型批处理机调度问题,是在钢铁工业管坯的加热过程中提出来的.工件带育释放时间和工期,工件进入和离开机器是按周期依次进行的.本文针对单机连续型批调度问题中工件释放时间和工期同序的情况,分析了极小化最大拖期和拖期工件数等问题的计算复杂性,证明了两类问题都是强NP-难的.对于工件的释放时间和加工时间、工期都同序的特殊情况,分别给出了能够获得对应问题的最优解的多项式算法.

一种带有链约束的连续型批处理机调度问题

针对链式约束下工件释放时间和工期同序的情况,证明了即使所有工件都是单位加工时间时,极小化最大拖期问题也是强NP-难的.对于工件的零时刻都到达且同一链中工件工期相同的特殊情况,给出了多项式时间的最优算法.

极小化总完工时间的单机连续型批调度问题

连续型批处理机调度问题是一种新型的批调度问题,它是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的.批的加工时间取决于该批的大小、批中工件的最大加工时间及机器的容量.本文研究了目标函数是极小化总完工时间问题,对最优解的性质进行了理论分析,提出了最优的分批策略及批间序的确定方法,给出了一个多项式可解的动态规划算法.

链式约束下的一种半连续型批处理机调度问题

半连续型批处理机调度问题是一种新型的批调度问题,它是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的,与传统批处理机调度问题的批进批出方式不同,其主要特征为批中工件的进入、加工和离开都连续进行,同一批工件中工件的加工时间均等于这批工件中加工时间的最大者,批的大小为这批工件的个数,批的加工时间是从该批中的第一个工件进入机器,到最后一个工件离开机器所用的时间,因此批的加工时间取决于该批的大小、批中工件的最大加工时间及机器的容量。研究了这种新模型具有优先约束的情况,对链式约束下的极小化最大完工时间问题进行了讨论,证明了最优解的性质,从而给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,能够获得对应问题的最优解。

工件分簇的半连续型批处理机调度问题

半连续型批处理机调度问题是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的,其中把加热炉看作批处理机,同一时刻可以有C个工件被加工。工件以批方式进行加工,批中工件的进入、加工和离开都是按周期进行,同一批中的工件都有自己的开始加工时间和完工时间,且加工时间均等于这批工件中加工时间的最大者,批的大小为这批工件的个数。半连续型批处理机调度问题包含如何分批及安排各批间的加工顺序。考虑了单机且工件分簇的情况,其中在同一簇中工件的加工时间相同。目标函数为极小化总完工时间。对于工件的簇数是F的情况,通过最优解的性质给出了一个复杂性为O(F2)的动态规划算法,能够获得对应问题的最优解。

带有释放时间的半连续型批处理机调度问题

半连续批处理机调度问题,是从钢铁工业加热炉对管坯的加热过程中提炼出来的。工件按批加工,同一批中工件的加工时间等于此批中工件的最大加工时间,且工件必须按周期一个紧挨着一个进入、离开处理机。批处理机的容量为C,即最多可同时加工C个工件,批的容量为批中工件的个数,批的处理时间与批中工件的加工时间、批处理的容量和批的容量有关。本文研究释放时间与加工时间一致时,对于目标函数为最大完工时间问题,即时间表长问题,分析其最优解的性质,从而将问题转化为工件按释放时间非减顺序排列后,对工件进行分批,使得最大完工时间最小。在此基础上给出了一个复杂性为O(n2)的动态规划算法,证明了这个算法的最优性,并用数值例子进一步说明了算法的计算过程。