炼钢连铸调度系统中制造命令调整模型及算法

针对国内某大型炼钢厂生产调度中的制造命令调整问题,提出了采用多目标优化模型和启发式算法分别进行时间和设备调整.近期,该技术已在该炼钢厂应用,运行结果表明了模型算法的有效性和实用性.     

多目标多约束混合流水车间插单重调度问题研究

研究了多目标多阶段混合流水车间的紧急订单插单重调度问题，综合考虑工件批量、刀具换装时间、运输能力等约束。先以最小化订单完工时间和最小化总运输时间为双目标建立静态初始订单调度模型，再针对紧急订单插单干扰，增加最小化总加工机器偏差值目标，建立三目标重调度优化模型，并分别用NSGA-II算法与融合基于事件驱动的重调度策略和重排插单策略的NSGA-III算法对两个模型进行求解。最后，以某实际船用管类零件生产企业为案例，先对NSGA-II算法和NSGA-III算法的性能进行评估，得到NSGA-II算法更适用于解决双目标优化问题而NSGA-III算法在解决三目标优化问题时表现更优的结论，再将所建模型与所提算法应用于该企业的十组插单案例中，所得优化率接近三分之一，验证了实用性和有效性。      

基于列生成与线性规划的炼钢组炉优化算法

针对考虑钢级"以优充次"的炼钢组炉问题,构建了以炼钢成本最小化与炼钢余材最小化为目标的多目标优化模型,基于目标优先级不同,首先以降低炼钢成本为目标,利用列生成算法给出具有最低炼钢成本的组炉方案;在此基础上,建立余材优化线性规划模型,通过缩减炉重和增加合同量的方式,进一步降低炼钢余材,得到最终的组炉方案。实例表明,该算法具有良好的优化性能和实用性。     

外购板坯设计问题的优化模型及算法

针对外购板坯规格已知、合同质量需求为区间值、考虑工艺路线约束的板坯设计问题,建立了最小化总余材量的线性混合整数规划(MILP)模型,并提出了一种基于MILP的启发式算法,将大规模板坯设计问题分解成多个小规模MILP问题,使之易于优化求解。算法兼顾了启发式算法的快速性及MILP的最优性,能在较短的时间内得到近优解。现场数据测试表明该模型和算法具有良好的优化性能和实用性。     

多目标遗传算法在八辊五机架全连续冷连轧机轧制策略优化中的应用

针对八辊五机架全连续冷连轧机在轧制过程中的特点，提出一种多目标优化问题的求解策略——多目标遗传算法，并对其进行改进，提出基于多目标遗传算法的多辊冷连轧机轧制策略的优化。该方法具有计算精度高、速度快等特点，适合在线实时计算的要求。该优化算法在河北中钢1250mm八辊五机架全连续冷连轧机中的应用，证明了该算法的适用性和灵活性，为多辊全连续冷连轧机在计算机过程控制中进行轧制策略优化设计提供了一条新的途径。     

应急救援物资车辆运输路线多目标优化

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型,并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手,设计适合本文模型的算法,并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念,将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用,并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解,是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法,测试结果与本文的理论分析一致,证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果.      

基于精英重组的混合多目标进化算法

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性.      

基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化

 针对多目标优化算法中综合目标函数权值难以确定的问题,通过对偏好的数学量化,采用数值分析的方法,构造了6种不同的偏好函数,建立了物理规划（physical programming）数学模型,然后以遗传算法为寻优工具,实现一种更加灵活更加适合于工程技术人员的交互式多目标优化算法。结合某冷轧厂实际的轧制规程优化过程,选取等功率裕量、轧制总能耗及各机架打滑因子为目标函数,运用基于遗传算法的PP进行优化计算。结果表明,优化后的轧制规程很好地实现了各机架等功率负荷分配,降低了打滑出现的概率,大大提高了板材表面质量和成品成材率。     

基于多子群目标分段差分进化的多目标热连轧负荷分配

针对热连轧负荷分配的目标函数处理中采用的加权系数不好确定的问题,设计了一种多子群目标分段优化的差分进化算法.每个子群优化目标函数的一个子目标,子群之间独立进化,不但解决了加权系数问题,并且提高了算法的收敛速度和精度.最后,算法的有效性通过仿真进行了验证.     

炼钢-轧钢流程合同排程多目标变邻域搜索算法

提高钢铁企业合同排程优化水平可以减少生产过程中品种及规格切换,稳定产品质量,降低能源消耗和生产成本。针对钢铁企业炼钢-轧钢流程合同排程优化问题,建立了多目标优化数学模型,设计了多目标变邻域搜索算法。针对问题特点,设计了3种邻域结构的局域搜索过程。通过实际案例对模型和算法进行了验证,并把算法嵌入到实际应用系统中。计算实验和实际应用效果表明模型和算法有效,可以求得分布较好的Pareto解集,便于决策者决策。