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基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:《自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP14[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]东北大学物流优化与控制研究所,沈阳110004, [2]上海宝钢股份有限公司,上海201900
  • 相关基金:国家杰出青年科学基金(70425003),国家高技术研究发展计划(863计划)(2006AA042174),国家自然科学基金(60674084)资助
中文摘要:

无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯.无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同.针对实际问题,建立了多目标优化的0-1整数规划模型.鉴于其NP—hard特性,采用蚁群算法(Antcolony optimization,ACO)获得近似解.根据问题特点,提出钢级分解策略,并加入随机扰动策略,构造了合成邻域以改进算法性能.目前,以该算法为核心的决策支持系统己在企业通过应用验证,与人工匹配相比,日匹配板坯量平均提高了52.42%,百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.

英文摘要:

The slabs left in steel-making procedure and not belonging to any order at the moment are called open-order slabs. The open-order slab matching problem is how to assign these slabs to compatible orders in the hot-rolling plan. For an actual problem, a multiple objective 0-1 integer programming model is established. It is an NP-hard problem, so we take the algorithm of ant colony optimization (ACO) to obtain its approximate solution. We propose decomposition strategy based steel grade, meanwhile we construct a random perturbation strategy and the compound neighborhood to improve the performance of the algorithm. At present, the decision support system for open-order slab matching is already verified by application. Compared with the manual work, the system increases the weight of the slabs matched by 52.42 % per day on average and reduces the scraps of 100 ton matched slabs by 11.36 % on average.

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期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550