热轧实施计划中最优倒垛问题的整数规划模型及遗传算法

对钢铁企业板坯库中的最优倒垛问题建立了 0和 1整数规划模型 .这一模型是一个二次规划模型 ,且目标函数的系数与变量的取值相关联 ,属于 NP-难问题 ,获得较大规模的最优解是不可能或非常困难 .为了求解此问题 ,本文构造了改进遗传算法 :(1 )提出了适合于最优倒垛问题的遗传编码 ,运用此编码 ,不但能够产生可行的初始染色体 ,而且能够保证在交叉和变异操作后的染色体仍然可行 ;(2 )改进了遗传算法结构 ,在新的结构中 ,增加了一个培育操作 ,改进了交叉操作 .通过精选随机产生的问题例子的实验显示出 ,提出的算法的性能明显好于原系统的启发式算法 ,最好的改进率达到 7.0 4 % .