基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题

无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯.无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同.针对实际问题,建立了多目标优化的0-1整数规划模型.鉴于其NP-hard特性,采用蚁群算法(Ant colony optimization,ACO)获得近似解.根据问题特点,提出钢级分解策略,并加入随机扰动策略,构造了合成邻域以改进算法性能.目前,以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证,与人工匹配相比,日匹配板坯量平均提高了52.42%,百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.