考虑订单扰动因素的热轧重调度分布估计算法

王一荻; 李志伟; 张文新; 李铁克; 王柏琳

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考虑订单扰动因素的热轧重调度分布估计算法

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热轧工序作为钢铁生产的核心环节,具有严格的生产连续性和复杂的产品工艺要求,而紧急订单的随机到达和紧急交货期要求会对生产连续性和质量稳定性产生不利影响。针对这类紧急订单插入的动态事件,提出一种热轧重调度优化方法。首先,分析了订单扰动因素对调度方案的影响,并以最小化订单拖期惩罚和板坯跳跃惩罚加权和为优化目标,建立了热轧重调度问题的数学模型。然后,设计了热轧重调度分布估计算法(EDA)。该算法针对紧急订单的插入式处理方式,提出一种基于插入位置的整数编码方案;结合模型特征设计了概率模型;并综合考虑目标与约束,定义了基于惩罚值的适应度函数。通过实际生产数据进行仿真实验,验证了模型和算法的可行性和有效性。

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来源
《计算机应用》 |2022年第8期|2628-2636|共9页
作者
王一荻; 李志伟; 张文新; 李铁克; 王柏琳;
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作者单位

北京科技大学经济管理学院;

钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心(北京科技大学);

宁波钢铁有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类制造、装配、改装;
关键词
重调度; 热轧; 订单插入扰动; 分布估计算法; 拖期;

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