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针对钢铁企业板坯库的板坯倒垛问题,与以往的研究不同,考虑了在倒垛过程中压在目标板坯上的障碍板坯可以不倒回原垛位的作业模式.提出采用板坯在板坯库中的移动次数来衡量板坯库的作业负荷,建立了以移动次数为优化目标的整数规划模型.在对模型的求解中设计了基于概率模型进化的分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)来确定轧制单元对应的板坯,采用基于辐射邻域的启发式算法为障碍板坯寻找最佳的落位位置.通过不同规模的数据实验,探讨了参数对算法性能的影响,确定了有效的参数组合.并与当前常用的改进遗传算法、单亲遗传算法进行对比,验证了所提算法的有效性和鲁棒性. 相似文献
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无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性. 相似文献
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