基于离散差分进化算法的热连轧批量计划优化

来源 :塑性工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangyang2005
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针对河北某钢厂连铸连轧生产线的批量调度问题,选取宽度、厚度及硬度作为跳跃惩罚函数,以最小跳跃惩罚、最大轧制距离和最小空闲惩罚作为优化目标,建立热轧批量计划多目标模型。为避免轧制计划目标函数的数量级不同引起的加权系数选取困难,将热连轧批量计划问题转化为多目标优化问题,并采用自适应离散差分进化算法进行优化。引入了考虑偏好信息的最优解选取方法,为工厂生产提供多样化的解决方案。通过离散差分进化算法优化后的批量计划,减少了热轧批量计划中的宽度、硬度、厚度跳跃,有助于提高生产效率。 In order to solve the batch scheduling problem of a continuous casting and rolling production line in a steel plant in Hebei Province, the width, thickness and hardness are selected as the jump penalty functions. The minimum jump penalty, the maximum rolling distance and the minimum idle penalty are selected as optimization objectives. model. In order to avoid the difficulty of selection of the weighting coefficients caused by different orders of rolling objective function, the batch planning of hot tandem rolling is transformed into a multi-objective optimization problem, and the adaptive discrete difference evolutionary algorithm is used to optimize. The optimal solution selection method, which considers the preference information, is introduced to provide a variety of solutions for factory production. Optimized batch planning by the discrete difference evolutionary algorithm can reduce the width, hardness and thickness jump in the hot-rolling batch planning and help to improve the production efficiency.
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