加熱爐優(yōu)化調(diào)度模型及算法研究

摘要：加熱爐是熱軋生產(chǎn)中主要的能源消耗設(shè)備,其合理調(diào)度對(duì)于降低生產(chǎn)過(guò)程的能耗和生產(chǎn)成本都具有重要作用.根據(jù)加熱爐的生產(chǎn)工藝和約束條件建立了加熱爐優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型,針對(duì)模型特點(diǎn)提出了分散搜索（scattersearch,SS）算法,設(shè)計(jì)了基于隨機(jī)變量序列的投票組合算子和單點(diǎn)交叉組合算子.根據(jù)國(guó)內(nèi)某鋼鐵企業(yè)加熱爐生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)績(jī)隨機(jī)生成40個(gè)測(cè)試案例,進(jìn)行實(shí)驗(yàn),分析了參考集規(guī)模及不同組合算子對(duì)SS算法性能的影響,并與遺傳局域搜索（genetic local search,GLS）算法的求解結(jié)果進(jìn)行了比較.結(jié)果表明所提出的模型和算法對(duì)解決本文研究的加熱爐調(diào)度問(wèn)題有效.Abstract：Reheating furnace is the major equipment in the hot-rolled production.Improving the scheduling of reheating furnace is an effective way to reduce the energy consumption and production costs.According to the production process and constraints on the reheating furnace,we propose a mathematical model for scheduling the reheating furnace,and present a scatter search（SS） algorithm to solve this model.We also design the random-variable-sequence-based voting combination operator（RVSBVCO） and the one-point-crossover combination operator（OPCCO）.From the production data of an iron-and-steel production enterprise,we randomly generate 40 instances for testing the model and the algorithm.The impact on the effectiveness and efficiency of the algorithm from the sizes of reference sets and two combination operators is evaluated and compared with the results obtained from the genetic local search（GLS） algorithm.Results show that the proposed model and algorithm are effective for solving the reheating furnace scheduling problem. 作者： 譚園園[1]宋健海[2]劉士新[1] Author： 作者單位： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,遼寧沈陽(yáng),110819上海寶信軟件股份有限公司,上海,201900 期 刊： 控制理論與應(yīng)用   ISTICEIPKU Journal： Control Theory & Applications 年，卷(期)： 2011, 28(11) 分類號(hào)： C934 關(guān)鍵詞： 加熱爐調(diào)度    住爐時(shí)間    候選板坯集合    分散搜索算法    組合算子    遺傳局域搜索算法    Keywords： scheduling reheating furnace    biding time in furnace    candidate slab set    scatter search    combination oper-ator    genetic local search    機(jī)標(biāo)分類號(hào)： TP3 N94 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 加熱爐    優(yōu)化調(diào)度模型    算法研究    reheating furnace    combination    組合算子    local search    mathematical model    production process    energy consumption    effectiveness    優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型    生產(chǎn)過(guò)程    scatter search    results    遺傳局域搜索    隨機(jī)變量序列    enterprise    reference    約束條件 基金項(xiàng)目： 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目，國(guó)家863計(jì)劃/先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域?qū)ｎ}資助項(xiàng)目，新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃資助項(xiàng)目

【加熱爐優(yōu)化調(diào)度模型及算法研究】相關(guān)文章：

車輛優(yōu)化調(diào)度算法研究初探04-27

中繼衛(wèi)星單址鏈路調(diào)度模型與算法研究04-29

集裝箱多式聯(lián)運(yùn)組織優(yōu)化模型及算法研究05-02

基于Memetic算法的飛機(jī)著陸調(diào)度優(yōu)化04-27

幾種現(xiàn)代優(yōu)化算法的比較研究05-07

安全經(jīng)濟(jì)效益及優(yōu)化模型研究05-03

網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化模型研究05-02

設(shè)備資源優(yōu)化管理的EVA模型研究04-29

基于粒子群優(yōu)化算法的本構(gòu)模型參數(shù)識(shí)別04-30