计算机集成制造系统 ›› 2020, Vol. 26 ›› Issue (第4): 1001-1010.DOI: 10.13196/j.cims.2020.04.014
轩华,王薛苑,李冰
摘要: 为有效解决串行批调度问题,提出了一个混合异步次梯度优化的拉格朗日松弛算法,来求解带批和离散机的柔性流水车间问题(FFSP),目标是最小化总加权完成时间。该问题来源于钢铁业的炼钢—连铸—热轧一体化生产过程,为了加快算法的求解速度,扩大求解规模,在拉格朗日松弛优化算法中引入异步次梯度优化,每次迭代仅最优求解一个批级子问题,而其他子问题的解仍维持为前一次迭代的值,以此获取一个合理的乘子更新方向,大大缩短了每次迭代所消耗的运行时间。通过与基于批解耦和次梯度法的拉格朗日松弛算法的实验对比,说明了无论是实际生产数据还是随机产生的大规模数据,所提出的改进拉格朗日松弛算法都能获得具有竞争性的结果,对于较大规模问题,它在解的质量和收敛速度方面的优势更加明显。
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