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热轧批量计划模型及其混合求解算法

系统工程学报 2011年第1期26卷 82-90,120页

作者：屠乃威黄辉罗小川柴天佑东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110819 东北大学自动化研究中心辽宁沈阳110819

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算... 详细信息

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.

关键词：热轧批量计划奖金收集车辆路径问题蚁群算法模拟退火算法

PESAⅡ算法求解基于PCVRP的热轧批量计划问题

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控制工程 2011年第S1期18卷 86-88,120页

作者：陈浩杜斌黄可为上海交通大学自动化系宝钢研究院自动化所

根据生产需要,将热轧计划编制问题归结为奖金收集车辆路径问题;并根据生产工艺建立了多目标优化模型,即最小工艺损耗,最小轧制计划数目,最小未排入计划的板坯惩罚值。并没有采取传统的加权方式将其转化成单目标问题;而是采用了一种改进... 详细信息

根据生产需要,将热轧计划编制问题归结为奖金收集车辆路径问题;并根据生产工艺建立了多目标优化模型,即最小工艺损耗,最小轧制计划数目,最小未排入计划的板坯惩罚值。并没有采取传统的加权方式将其转化成单目标问题;而是采用了一种改进的多目标进化算法(PESAII)进行求解,并对实验结果进行分析。实验表明,该算法的效果和效率都是令人满意的。该模型可以为计划编制人员提供更多的决策支持,更好地为生产服务。

关键词：热轧计划 PESAⅡ 多目标奖金收集车辆路径问题

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复杂工艺约束下热轧计划优化方法与系统开发

复杂工艺约束下热轧计划优化方法与系统开发

作者：徐巍东北大学

学位级别：硕士

热轧计划编制是热轧生产管理的核心内容和关键技术。热轧计划的质量直接影响热轧前后工序物流的畅通、轧线的效率、轧辊成本和产品质量。热轧计划编制不仅关系到热轧生产,还关系到炼钢-连铸生产的进行。同时,开发基于模型的热轧计划系统... 详细信息

热轧计划编制是热轧生产管理的核心内容和关键技术。热轧计划的质量直接影响热轧前后工序物流的畅通、轧线的效率、轧辊成本和产品质量。热轧计划编制不仅关系到热轧生产,还关系到炼钢-连铸生产的进行。同时,开发基于模型的热轧计划系统,提高计划编制效率和计划质量,是企业的迫切需求,对于降低企业的生产成本、增强企业竞争力、提高管理水平,具有十分重要的意义。本文依托上海某软件公司的一体化作业计划项目,在研究了热轧生产工艺流程、热轧计划编制规程和工艺约束的基础上,建立了基于奖金收集车辆路径问题(prize-collecting vehicle routing problem,简称 PCVRP)的双目标优化数学模型,其中,目标1是最小化相邻板坯各种属性的跳跃惩罚;目标2是最小化未被编入热轧计划的板坯总罚金,即使得尽可能多的板坯编入轧制计划。由于PCVRP属于NP-hard问题,当板坯数量较大时,难以精确求解。因此,本文在模型的基础上,设计了启发式算法以及变邻域搜索优化算法,并通过现场数据测试,验证了模型的正确性和算法的有效性。以上述热轧计划优化算法为核心开发了热轧计划优化系统,主要功能包括:合同数据查询与导入、热轧计划自动排程、热轧计划甘特图显示、热轧计划排程结果展示、热轧计划基准数据维护等,实现了热轧计划的自动编制,取得了良好的效果。

关键词：热轧计划奖金收集车辆路径问题数学规划启发式算法多目标优化变邻域搜索算法系统开发

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热轧计划的变邻域禁忌搜索算法及系统开发

热轧计划的变邻域禁忌搜索算法及系统开发

作者：顾畅东北大学

学位级别：硕士

热轧工序是钢铁产品生产流程中的主要工序,热轧计划编制是热轧生产管理的核心内容和关键技术。随着德国“工业4.0”概念的提出,制造企业对钢铁产品的需求逐渐呈现多品种、小批量、个性化定制的趋势,使得客户需求与钢铁企业大规模、大批... 详细信息

热轧工序是钢铁产品生产流程中的主要工序,热轧计划编制是热轧生产管理的核心内容和关键技术。随着德国“工业4.0”概念的提出,制造企业对钢铁产品的需求逐渐呈现多品种、小批量、个性化定制的趋势,使得客户需求与钢铁企业大规模、大批量的生产方式的矛盾更加突出,给钢铁企业的生产组织带来了很大的难题。热轧计划的质量直接关系到企业的生产效率和成本,而当前钢铁企业实际生产中,热轧计划仍然是计划员在人机交互界面以人为编制的方式为主,导致计划员的劳动强度大、计划的编制效率低下、热轧计划质量不稳定。为了解决上述问题,本文针对热轧计划优化方法进行研究,并基于提出的优化方法进行了系统开发。主要工作如下:(1)对热轧计划问题的国内外研究进展进行了归纳与总结,并在国内某钢铁企业现场调研,了解钢铁企业热轧生产流程工艺及约束,收集数据,作为本文研究的基础。(2)根据热轧计划的生产工艺及约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题的数学模型,并借鉴计划员的经验知识设计了求解模型的启发式算法,使用实际数据进行测试,实验结果表明本文所设计的启发式算法可以求得优于计划员的热轧计划。(3)在启发式算法基础上,研究了变邻域搜索算法与禁忌搜索算法并根据问题特点设计邻域结构以及禁忌表,设计出了适应于热轧计划问题的变邻域禁忌搜索混合算法。根据实际生产数据设计实验,实验结果表明该算法可以获得大规模问题的近优解。(4)基于上述算法,开发了热轧计划优化系统。该系统主要包括了数据维护、热轧计划优化、结果查询以及日志查询等模块,并在实地产线试用,效果良好。本文研究成果对于钢铁企业生产或理论方法的研究都有一定意义。

关键词：热轧计划奖金收集车辆路径问题启发式算法变邻域禁忌搜索算法系统开发

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奖金收集车辆调度问题的研究

奖金收集车辆调度问题的研究

作者：陈莹沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着国家“一带一路”政策的实施,在互联网的推动下,电子商务的快速发展使得物流业在全球范围内得到迅猛发展。电子商务环境下的订货种类具有小批量、多批次、多样性的特点,这使得物流配送问题变得越来越复杂,配送难度不断增大。目前,... 详细信息

随着国家“一带一路”政策的实施,在互联网的推动下,电子商务的快速发展使得物流业在全球范围内得到迅猛发展。电子商务环境下的订货种类具有小批量、多批次、多样性的特点,这使得物流配送问题变得越来越复杂,配送难度不断增大。目前,在国内约有一千多家快递公司开展相关业务,竞争尤为激烈。因此,越来越多的企业开始关注如何通过合理规划配送线路来控制企业成本。配送线路的确定可以归结为车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）来研究。本文考虑到实际生活中配送条件等限制,将电子商务环境下的配送问题归结为奖金收集车辆路径问题（Prize Collecting Vehicle Routing Problem,PCVRP）来研究,并从以下两个方面对PCVRP进行讨论:（1）静态PCVRP问题:在现有PCVRP问题模型的基础上,加入软时间窗约束并在送货需求的基础上增加了取货需求,建立了带软时间窗同时取送货的奖金收集车辆路径问题的数学模型。在求解该模型的算法中混合了模拟退火算法和大邻域搜索算法,并在搜索过程中引入了自适应机制。提出了一种基于自适应大邻域搜索算法的启发式算法。通过3组仿真实验验证了算法的有效性。（2）动态PCVRP问题:在静态PCVRP问题的模型上分别建立了动态需求和动态行驶时间的PCVRP模型。在两种动态PCVRP问题模型的求解过程中,将算法分为两个阶段:第一个阶段将动态PCVRP问题转化为静态PCVRP问题,使用自适应大邻域算法求解;第二阶段分别提出了局部搜索算法和2-opt算法进行求解。仿真实验结果表明局部搜索算法和2-opt算法都是可行且有效的。

关键词：奖金收集车辆路径问题自适应大邻域搜索算法动态需求动态行驶时间时间依赖

ALNS算法求解带软时间窗同时取送货的PCVRP问题

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沈阳航空航天大学学报 2021年第3期38卷 78-85页

作者：李琳陈莹沈阳航空航天大学理学院沈阳110136

考虑电子商务环境下订单种类多、批量小等特点,在现有奖金收集车辆路径问题(PCVRP)模型的基础上加入时间窗约束和同时取送货需求,建立了带软时间窗同时取送货的PCVRP模型。设计了自适应大邻域搜索算法(ALNS)进行求解,采用插入法生成初始... 详细信息

考虑电子商务环境下订单种类多、批量小等特点,在现有奖金收集车辆路径问题(PCVRP)模型的基础上加入时间窗约束和同时取送货需求,建立了带软时间窗同时取送货的PCVRP模型。设计了自适应大邻域搜索算法(ALNS)进行求解,采用插入法生成初始解,再用ALNS对初始解进行改进。通过仿真实验将设计的ALSN算法计算结果与使用遗传算法、模拟退火算法、布谷鸟算法、禁忌搜索算法及离散粒子群算法的计算结果进行比较,仿真实验结果验证了模型的合理性及ALNS算法的有效性。实验结果表明所设计的ALNS算法在求解大规模问题方面具有更好的寻优能力。

关键词：奖金收集车辆路径问题自适应大邻域搜索算法同时取货送货软时间窗离散粒子群算法

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电子商务环境下订单配送问题优化模型与算法

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