两阶段智能优化算法求解紧凑型带钢生产热轧调度问题

作     者：梁望 钱斌 胡蓉 张梓琪 张长胜 LIANG Wang;QIAN Bin;HU Rong;ZHANG Ziqi;ZHANG Changsheng

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省高校工业智能与系统重点实验室云南昆明650500 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2025年第31卷第1期

页      面：102-116页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 080503[工学-材料加工工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62173169,U24A20273,61963022) 云南省基础研究重点资助项目(202201AS070030) 

主　　题：启发式算法 热轧调度 人工蜂群 紧凑型带钢生产 

摘      要：针对实际生产中广泛存在的紧凑型带钢生产热轧调度问题(HRSP_CSP),提出一种两阶段智能优化算法(TIOA)进行求解。为合理控制成本并确保效益,采用主次目标进行优化。主目标为如何加入最少的无委托带钢(即订单外生产的带钢)来构成最小轧制批次;次目标为如何在主目标确定的轧制批次中,确定各批次内的带钢集合和轧制顺序,以实现轧制平均平滑率(即各批次带钢轧制平滑率的平均值)最小。基于HRSP_CSP的特点,TIOA设计为两阶段优化算法。在TIOA的前一阶段,分析问题特征,提出启发式算法获取问题的最优解(即最小轧制批次)。在TIOA的后一阶段,分析问题性质,提出改进人工蜂群(IABC)算法在较短时间内获取问题的优质解。IABC算法采用基于集合的编码方式,并设计问题解的最优解码策略来提升解的质量,同时设计结合无效邻域判断策略的两类Swap邻域操作以增强局部搜索效率。通过仿真实验和算法对比,验证了TIOA的有效性。