不确定加工时间炼钢连铸调度：串级交叉熵算法

"加工时间不确定的炼钢连铸生产调度串级交叉熵算法" 在钢铁行业中，炼钢连铸生产调度是一项复杂且至关重要的任务，它直接影响到生产效率、成本以及能源消耗。面对加工时间的不确定性，传统的调度策略往往难以应对。本文针对这一问题，提出了一种新的解决方案——基于关键炉次的左右混合调整方法和串级交叉熵算法。 炼钢连铸生产过程中的主要挑战之一是精炼时间的不确定性。精炼时间不仅包括炉子本身的处理时间，还受到运输时间和等待时间的影响。文中指出，精炼时间可以视为运输时间和等待时间的线性增函数。为解决这一问题，作者提出了一种基于关键炉次的左右混合调整方法。该方法旨在通过优化炉次间的精炼顺序，减少不必要的等待时间，从而降低总体的生产成本。 同时，考虑到实际生产中存在分时电价机制，即电力价格在不同时间段内有所差异，该文将这一因素纳入调度决策中。通过调整炉次的精炼时间，可以在电价低谷时增加用电，以节省电费支出，提高生产效益。 为了应对炉次在各个阶段基本加工时间和连铸机最早开浇时间的不确定性，研究者提出了串级交叉熵算法。交叉熵算法是一种优化方法，尤其适用于解决组合优化问题，如调度问题。串级结构则意味着算法将问题分解为多个子问题，逐层求解，以提高解的精度和效率。在钢铁生产调度中，这种算法能更好地处理时间和资源的约束，寻找更优的生产序列。 为了验证新算法的有效性，作者设计了一系列仿真实例，并将其与改进自适应遗传算法进行了对比。结果表明，串级交叉熵算法在处理不确定性的炼钢连铸生产调度问题时，能显著提高生产效率，降低成本，同时保证了调度的稳定性和可靠性。 总结起来，这篇文章针对炼钢连铸生产调度中的不确定性问题，提出了一种结合关键炉次的左右混合调整方法和串级交叉熵算法的解决方案。这种方法充分考虑了运输时间、等待时间、分时电价等因素，提高了调度的灵活性和经济性。通过仿真实验，算法的优越性得到了证实，对于提升钢铁企业的生产管理水平具有重要的实践指导意义。