钢铁企业全流程物流优化问题的建模及分支——定价算法

研究了钢铁企业的全流程物流优化问题, 该问题在确保全流程各个工序机组产能和库存能力限制以及满足客户需求的前提下, 决策炼钢、连铸、热轧及冷轧工序间的物料流向和流量, 最小化物流成本、产能损失及库存费用. 为该问题建立了混合整数规划(Mixed integer programming, MIP)模型. 在问题求解中, 首先对MIP模型进行了Dantzig-Wolfe分解, 得到一个结构相对简单但列变量数目非常多的主问题和四个描述列向量空间的子问题. 然后, 从一个包含部分列变量的限制主问题出发, 通过子问题和主问题之间的迭代来获取主问题线性松弛的最优解. 最后, 将列生成同分支—定界相结合, 即分支—定价算法, 以获取原问题的整数最优解. 对某钢铁企业的实际生产数据扩展的随机算例进行仿真实验, 结果显示所提出的算法能够在合理计算时间内获得最优解或次优解.     

川藏铁路建设预制化生产物流运作管理模式研究

川藏铁路建设工程质量要求高,工期要求严格,现场施工作业环境恶劣,为了保证工程质量和施工进度,需要在预制工厂生产大量构配件再运输到施工现场装配。通过对预制化生产物流运作过程分析,总结了川藏铁路建设预制化生产物流的运作特点和管理要素,提出了基于 BIM（Building Information Modeling）信息平台的预制化生产物流一体化运作管理模式。并对川藏铁路预制化生产物流中不确定性因素的根源进行了探讨,提出了基于时空对冲的应对策略。     

化工工业多品种成批轮番生产的集成分批与调度

针对化工工业流程式多品种成批轮番生产集成分批与调度问题,分析多阶段、共享设备、物料输入输出变动转化率、库存限制和品种切换调整时间的工艺特点,建立连续时间表示的混合整数线性规划模型,提出二维粒子群优化算法。设计粒子编码为生产设备的加工状态,通过有效的解码程序将粒子解释为分批和调度。算法采用收缩算子提高局部求精能力,并引入发散算子和速度扰动策略保持种群的多样性。实验结果表明了所提出的算法具有良好的性能。     

并行机实时调度问题的LR&CG算法

研究了目标函数为最小化总加权完成时间的并行机实时调度问题.建立该问题混合整数规划模型,并提出融合拉格朗日松弛(LR)和列生成(CG)的 LR & CG 混合算法.该算法包含双重迭代,在内环以次梯度法作为下界求解器和列生成器,在外环通过求解限制主问题来获得影子价格以调节拉格朗日乘子.计算实验结果表明,在相同的计算时间内, LR & CG 能够比常规的 LR 算法获得更好的上界和下界,表明了前者具有更好的收敛性能.     

连铸-轧制生产中带有批决策的排序问题的建模与优化方法

以长材产线为背景, 研究了炉次在连铸及轧制阶段的组批及批排序问题. 与以往将连铸、轧制分开研究不同, 本文同时考虑连铸和轧制阶段对组批及批排序的要求, 还考虑了下游工序精整机组负荷均衡生产的要求. 为该问题建立了新的混合整数规划(Mixed integer programming, MIP) 模型. 由于问题的NP-hard 属性和模型的大规模特征, 以及工业应用的实际要求, 本文提出了改进的分散搜索(Scatter search, SS) 算法用于求解该问题. 在改进的SS 算法中, 利用解的相关性质来限制搜索空间, 并将变邻域搜索策略引入, 从而结合解的多样性及邻域互补性特点, 充分发挥算法混合的优势. 实际数据的计算结果验证了改进SS 算法的有效性.     

连铸-轧制混流生产模式下轧批调度问题的分支-定价算法

研究了连铸——轧制在热装、温装和冷装混流生产模式下的一类新型轧批调度问题.以最小化温装钢坯（热钢锭）缓冷（等待）导致的热能损失和连轧机架切换带来的产能损失为目标,建立了整数规划模型.由于商业优化软件难以在有限时间内直接求得模型的最优解甚至可行解,提出利用Dantzig-Wolfe分解技术将原模型分解为主问题和子问题,采用列生成算法对主问题和子问题进行迭代求解得到原问题的紧下界,最后以列生成算法作为定界机制嵌入分支——定界框架中形成分支——定价算法,执行分支搜索过程以获得整数最优解.本文还从影响分支——定价算法性能的要素出发提出改进策略.针对主问题,提出列生成和拉格朗日松弛混合求解策略来抑制单一列生成算法的尾效应.针对价格子问题,在动态规划算法中提出了基于占优规则和标号下界计算方法来及早消除无效状态空间,加速求解过程.以钢铁企业的实际生产数据和扩展的随机算例进行了数值实验,结果显示所提出改进策略能够突破求解能力的限制,使分支——定价算法在可接受计算时间内求得工业规模问题的最优解.