基于约束满足的热轧批量计划模型与算法

将热轧批量计划问题作为一个约束满足问题处理,建立不确定计划数的VRPSTw约束满足模型．在求解过程中．先用约束满足的一致性技术过滤变量的值域,收缩搜索空间;然后用变量选择和值选择构造轧制计划的解．为变量赋值之后,实施约束传播,保证每块板坯只被访问一次并动态禁止子回路．在已有的解的基础上,应用基于禁忌的k-opt互换改进解的质量．数据实验证明模型和算法是有效的．     

热轧带钢批量计划分解算法

针对热轧带钢批量计划问题,提出基于模糊聚类和约束规划的多目标优化分解算法。算法利用模糊C均值聚类将一个轧制单元的板坯划分为若干簇,采用约束规划求解簇内板坯顺序和簇间顺序,合成各簇的解得到轧制单元批量计划。基于生产实际数据和随机数据的实验结果表明算法具有满意的计算效率和效果。     

用于编制热轧生产流程的新型Meta-heuristic算法

带钢热轧具有特殊的生产工艺约束, 其生产流程的编制是钢铁企业生产的关键, 因此提出采用并行策略的基于多旅行商问题(MTSP)热轧轧制模型. 该模型不但考虑了板坯在宽度、厚度和硬度跳变时的约束, 还考虑了同一轧制单元内轧制板坯数量的约束. 并设计了新的Meta-heuristics算法求解此模型. 通过对某热轧带钢厂生产数据的仿真实验,表明模型和算法能有效地给出满意的排产结果, 并且具有较高的执行效率.     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题,其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求,轧制单元的最大长度,产品库存及交货期等.基于多旅行商模型,建立了热轧生产批量调度问题的优化模型,并提出一种混合遗传算法(遗传算法、局部搜索)求解该问题.通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子,算法在优化过程中可以很好地处理调度约束.针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题.     

Memetic算法在板坯排序中的应用

热轧带钢生产中的板坯排序是一种复杂的组合优化问题,可以归结为一个PCTSP问题。Memetic算法(种群全局搜索和启发式局部搜索的结合),被用来求解热轧板坯排序。考虑到热轧生产约束的特点,提出了一种初始解构造策略,并利用缩减3-opt邻域搜索算法进行局部优化。仿真结果表明了该算法的优化效果和时间效率都是令人满意的。     

求解约束优化问题的动态邻域粒子群算法*

粒子群算法(PSO)求解约束优化问题存在较严重的早熟收敛现象,为了有效抑制早熟收敛,提出了基于改进的约束自适应方法的动态邻域粒子群算法(IPSO)。算法采用动态邻域策略提高算法的全局搜索能力,设计了一种改进的自适应约束处理方法,根据迭代代数线性增加搜索偏向系数,在早期偏向于搜索可行解,在后期偏向于搜索最优解,并引入序列二次规划增强算法的局部搜索能力。通过基准测试函数实验对比分析,表明该算法对于约束优化问题具有较好的全局收敛性。     

多中心联合配送模式下集货需求随机的VRPSDP问题

针对多中心联合配送模式下集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(MDVRPSDDSPJD), 构建了两阶段MDVRPSDDSPJD模型. 预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户分配车辆, 生成预优化方案; 重优化阶段采用失败点重优化策略对服务失败点重新规划路径. 根据问题特征, 设计了自适应变邻域文化基因算法(Adaptive memetic algorithm and variable neighborhood search, AMAVNS), 针对文化基因算法易早熟、局部搜索能力弱等缺陷, 将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到文化基因算法的局部搜索策略中, 增强算法的局部搜索能力; 提出自适应邻域搜索次数策略和自适应劣解接受机制平衡种群进化所需的广度和深度. 通过多组算例验证了提出模型及算法的有效性. 研究成果不仅深化和拓展了VRP (Vehicle routing problem)相关理论研究, 也为物流企业制定车辆调度计划提供一种科学合理的方法.     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题，其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求，轧制单元的最大长度，产品库存及交货期等。基于多旅行商模型，建立了热轧生产批量调度问题的优化模型，并提出一种混合遗传算法（遗传算法、局部搜索）求解该问题。通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子，算法在优化过程中可以很好地处理调度约束。针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题。     

约束满足混合算法求解提前/拖期Job Shop调度问题

针对提前/拖期Job Shop调度问题,建立其约束满足优化问题模型,提出了一种约束满足与禁忌搜索结合的混合算法。该算法基于约束满足思想,通过约束传播技术和启发式修复算法,得到可行调度作为禁忌搜索算法的初始解;再进行关键路径上的邻域变换,优化当前解;并采用一种全局邻域交换策略,扩大搜索空间,改善优化结果。数据实验表明了该混合算法的可行性和有效性。     

强化Dynasearch & TS算法求解酸轧生产调度问题

酸轧生产调度的主要任务是在满足酸轧机组生产工艺和能力约束下, 考虑下游机组的流向需求,为保证生产连续性和平滑过渡的要求,从给定候选池中选择适合的板卷构成一个酸轧调度单元. 针对此问题, 本文建立了以最小化过渡费用和调度单元剩余容量惩罚费用为目标的整数规划模型, 提出了一种嵌入强化Dynasearch算法的禁忌搜索混合算法. 该混合算法采用基于最小插入法的两阶段启发式产生初始解, 根据采用邻域结构的不同设计双禁忌表, 为了避免算法陷入局部最优, 在禁忌搜索的每次迭代过程中嵌入Swap邻域和Inner-insert邻域相结合的多交换Dynasearch邻域, 并设计了多项式动态规划算法搜索该邻域. 针对问题的特征, 提出了Block分区结构, 基于此分析了多个可行解性质, 有效降低了搜索空间. 与一般禁忌搜索算法比较, 结果表明所提出的强化Dynsearch TS (Tabu search)算法求解效果明显优于一般TS算法, 平均改进量为3.62%, 算法运行时间大大缩短. 验证了该算法在解决此类问题的有效性.     

约束满足混合算法求解并行机Job-Shop调度问题

分析并行机Job-Shop调度问题的特点并建立其约束满足优化模型,结合约束满足与变邻域搜索技术设计了一个求解该问题的混合优化算法。该算法采用变量排序方法和值排序方法选择变量并赋值,利用回溯和约束传播消解资源冲突,生成初始可行调度,然后应用局部搜索技术增强收敛性,并通过结合问题特点设计的邻域结构的多样性提高求解质量。数据实验表明,提出的算法与其他两种算法相比,具有一定的可行性和有效性。     

Solving Multitrip Pickup and Delivery Problem With Time Windows and Manpower Planning Using Multiobjective Algorithms

The multitrip pickup and delivery problem with time windows and manpower planning (MTPDPTW-MP) determines a set of ambulance routes and finds staff assignment for a hospital. It involves different stakeholders with diverse interests and objectives. This study firstly introduces a multiobjective MTPDPTW-MP (MO-MTPDPTWMP) with three objectives to better describe the real-world scenario. A multiobjective iterated local search algorithm with adaptive neighborhood selection (MOILS-ANS) is proposed to solve the problem. MOILS-ANS can generate a diverse set of alternative solutions for decision makers to meet their requirements. To better explore the search space, problem-specific neighborhood structures and an adaptive neighborhood selection strategy are carefully designed in MOILS-ANS. Experimental results show that the proposed MOILS-ANS significantly outperforms the other two multiobjective algorithms. Besides, the nature of objective functions and the properties of the problem are analyzed. Finally, the proposed MOILS-ANS is compared with the previous single-objective algorithm and the benefits of multiobjective optimization are discussed.      

求解约束优化问题的自适应人工蜂群算法

针对约束优化问题，提出一种自适应人工蜂群算法。算法采用反学习初始化方法使初始种群均匀分布于搜索空间。为了平衡搜索过程中可行个体和不可行个体的数量，算法使用自适应选择策略。在跟随蜂阶段，采用最优引导搜索方程来增强算法的开采能力。通过对13个标准测试问题进行实验并与其他算法比较，发现自适应人工蜂群算法具有较强的寻优能力和较好的稳定性。     

互联电力系统; 鲁棒联结稳定; 向量L yapunov 函数; 鲁棒界

分析了轧制批量计划编制问题,建立了不确定轧制计划数的轧制计划VRP模型.该模型不仅考虑了轧制计划中板坯在厚度和硬度上的跳跃、板坯宽度的正反跳以及相同宽度板坯连续轧制的长度约束,而且考虑了轧制计划中烫辊材和主体材的合理安排.构造出一种基于单亲遗传算子的免疫算法用于求解此模型.生产数据的仿真结果表明,所提出的模型及算法切实可行.     

混合粒子群算法求解带软时间窗的VRPSPD问题

针对带软时间窗的同时集配货车辆路径问题（VRPSPD）,建立了以车辆派遣成本、行驶成本和时间窗惩罚成本之和最小为目标的车辆路径优化模型;设计混合粒子群算法进行求解,该算法结合以变邻域下降搜索为主体的适应性扰动机制,采用适应性选择邻域策略,并在每个邻域搜索中应用可变的循环次数,以此提高对解空间的探测能力和搜索效率。数值实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

顺序依赖的调整时间和拖期的无缝钢管热轧批量调度算法

无缝钢管热轧生产存在一类特殊的顺序依赖机器调整时间,调整时间依赖于相邻轧制批量间的规格切换,与批量间规格呈线性函数关系.针对具有此类调整时间的热轧批量调度问题,进一步考虑交货期要求,探讨了调整时间与交货期之间的性质特征,并以最小化总机器调整时间和最小化总拖期为目标,基于进化算法框架设计了快速重排序邻域搜索多目标算法(f...     

基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法

针对旅行商问题的特点,提出基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法.首先,引入优质片段的概念,并结合每个群组的最优个体设计其检索方法,以提高组内学习策略的效果,根据组合优化问题特点对黑猩猩群体的狩猎过程进行离散化表示;其次,通过组间交流机制消除部分个体路径交叉;最后,为了克服传统的邻域搜索算子收敛慢和搜索效率低的缺点,提出一种新的邻域搜索方式—–近邻牵引算子,其搜索目的更加明确、收敛更高效,并设计自适应概率扰动调控策略,以有效平衡算法的探索与开发.对30个TSP标准数据集进行实验,结果表明,所设计的离散黑猩猩优化算法求解质量高、收敛速度快,可以应用于组合优化问题求解.