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基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题

田志波 唐立新 任一鸣 赵永明 邬成新

田志波, 唐立新, 任一鸣, 赵永明, 邬成新. 基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题. 自动化学报, 2009, 35(2): 186-192. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00186
引用本文: 田志波, 唐立新, 任一鸣, 赵永明, 邬成新. 基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题. 自动化学报, 2009, 35(2): 186-192. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00186
TIAN Zhi-Bo, TANG Li-Xin, REN Yi-Ming, ZHAO Yong-Ming, WU Cheng-Xin. Solving Open-order Slab Matching Problem by ACO with Compound Neighborhood. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(2): 186-192. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00186
Citation: TIAN Zhi-Bo, TANG Li-Xin, REN Yi-Ming, ZHAO Yong-Ming, WU Cheng-Xin. Solving Open-order Slab Matching Problem by ACO with Compound Neighborhood. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(2): 186-192. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00186

基于合成邻域的蚁群算法求解无委托板坯匹配问题

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00186
详细信息
    通讯作者:

    唐立新

  • 中图分类号: TP14

Solving Open-order Slab Matching Problem by ACO with Compound Neighborhood

More Information
    Corresponding author: TANG Li-Xin
  • 摘要: 无委托板坯是指炼钢工序剩余的暂时没有合同对象的板坯. 无委托板坯匹配问题是研究如何将这些板坯合理分配给热轧计划中的合同. 针对实际问题, 建立了多目标优化的0-1整数规划模型. 鉴于其NP-hard特性, 采用蚁群算法(Ant colony optimization, ACO)获得近似解. 根据问题特点, 提出钢级分解策略, 并加入随机扰动策略, 构造了合成邻域以改进算法性能. 目前, 以该算法为核心的决策支持系统已在企业通过应用验证, 与人工匹配相比, 日匹配板坯量平均提高了52.42%, 百吨板坯匹配切损量平均降低了11.36%.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-07-31
  • 修回日期:  2008-06-26
  • 刊出日期:  2009-02-20

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