无缝钢管热轧批量调度问题的学习型文化基因算法

doi:10.13196/j.cims.2019.11.006

计算机集成制造系统 ›› 2019, Vol. 25 ›› Issue (第11): 2753-2761.DOI: 10.13196/j.cims.2019.11.006

无缝钢管热轧批量调度问题的学习型文化基因算法

栾治伟^1,2,3,李铁克^1,2,王柏琳^1,2

1.北京科技大学东凌经济管理学院
2.钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心
3.冶金工业规划研究院

出版日期:2019-11-30 发布日期:2019-11-30
基金资助:
中央高校基本科研业务费资助项目(FRF-BD-16-006A);国家自然科学基金资助项目(71701016,71231001);北京市自然科学基金资助项目(9174038);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(17YJC630143)。

Learnable memetic algorithm for hot rolling batch scheduling of seamless steel tube

Online:2019-11-30 Published:2019-11-30
Supported by:
Project supported by the Fundamental Research Funds for Central Universities,China(No.FRF-BD-16-006A),the National Natural Science Foundation,China(No.71701016,71231001),the Beijing Municipal Natural Science Foundation,China(No.9174038),and the Humanity and Social Science Youth Foundation of Ministry of Education,China(No.17YJC630143).

摘要/Abstract

摘要： 针对无缝钢管热轧批量调度问题,考虑生产工艺约束、生产需求优化等因素,以最小化热工具轧辊使用消耗、生产拖期为目标,建立了多目标整数规划模型。分析了无缝钢管批量调度顺序对热工具轧辊消耗的影响,给定了轧制批量顺序下的求解启发式算法,并设计了一种基于多种群进化的学习型文化基因算法。针对目标设计了不同的搜索算子以及算子的自适应学习选择策略来指导种群进化,充分发挥全局搜索和局部搜索能力。仿真实验与常用的带精英策略的快速非支配排序遗传算法和文化基因算法进行了对比,验证了所提模型和算法的有效性。

关键词: 无缝钢管, 批量调度, 多目标优化, 学习型文化基因算法

Abstract: For hot rolling batch scheduling of seamless steel tubes,considering the constraints of production process,a multi-objective optimization integer programming model was established to minimize the roller consumption and the tardiness of the rolling units.The influence of batch scheduling sequence of seamless steel tubes on the roller consumption was analyzed.A heuristic algorithm was proposed for solving the given rolling batch problem,and a Learnable Memetic Algorithm (LMA) with multi-population was designed.The different search operators and adaptive selection strategies were designed to guide the population evolution for the objective.Simulative experiments and the comparison with Non-Dominated Sorting Genetic Algorithms Ⅱ (NSGA-Ⅱ) and Memetic Algorithm (MA) illustrated the effectiveness of the proposed LMA.

Key words: seamless steel tube, batch scheduling, multi-objective optimization, learnable memetic algorithm

中图分类号:

TP301

栾治伟,李铁克,王柏琳. 无缝钢管热轧批量调度问题的学习型文化基因算法[J]. 计算机集成制造系统, 2019, 25(第11): 2753-2761.

[1]	秦旋,房子涵,张赵鑫. 考虑资源约束的预制构件多目标生产调度优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2248-2259.
[2]	刘晶,张喆语,董志红,季海鹏. 基于工业物联网的区块链多目标优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(8): 2382-2392.
[3]	张建侠,宋明顺,方兴华,邓钰佳. 基于Kriging模型的多目标代理优化算法及其收敛性评估[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(7): 2035-2044.
[4]	蒋晋,张则强,谢梦柯,蔡宁. 空间约束下多目标拆卸线平衡问题的改进狼群算法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(6): 1569-1581.
[5]	段建国,李豪晨,张青雷. 面向绿色制造的半组合式船用曲轴结构件生产车间多目标调度优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(6): 1714-1727.
[6]	胡金昌,刘紫薇,马文凯,吴耀华. 考虑学习效应的单人作业车间多目标调度算法[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(5): 1361-1370.
[7]	吴暖,王诺,于安琪,吴迪. 基于柔性靠泊的港口疏船调度多目标优化及最优解选择[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(5): 1531-1540.
[8]	李敬花,陈俊宗,杨博歆. 海工产品分段建造中日程计划优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 770-786.
[9]	杨小明,徐子奇,金雯,舒帆. 复合拣选策略下堆垛机作业序列优化问题[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 933-942.
[10]	蹇洁,郭雨,姜林,苏加福. 基于多目标优化的绿色供应链博弈模型及利润共享契约[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(3): 943-953.
[11]	巩超光,胡天亮,叶瑛歆. 基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(2): 478-486.
[12]	詹欣隆,张超勇,孟磊磊,连裕翔,薛燕社. 面向高效低碳的切削参数与柔性作业车间调度集成建模与优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(12): 3519-3535.
[13]	刘林辉,朱永国,查青杉,陈志敏,曾天. 基于双种群混沌搜索粒子群算法的机器人喷涂轨迹协同优化[J]. 计算机集成制造系统, 2021, 27(11): 3148-3158.
[14]	王亚良,倪晨迪,曹海涛,钱其晶,金寿松. 两阶段动态差分智能元胞机算法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第4): 989-1000.
[15]	王亚东,石全,宋卫星,胡起伟. 动态物流网络多目标优化模型及求解算法[J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(第4): 1142-1150.

无缝钢管热轧批量调度问题的学习型文化基因算法

Learnable memetic algorithm for hot rolling batch scheduling of seamless steel tube

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