炉容受限加热炉调度的启发式修复算法与性能优化

炉容受限的加热炉调度问题是钢铁生产中的关键难题，它涉及到如何在有限的炉容量下合理安排板坯的加热流程，以确保生产效率和设备利用率。本文（2012年）由赵艳艳和李铁克两位作者合作完成，发表于辽宁工程技术大学学报（自然科学版），他们针对这一问题提出了并行加热炉调度的多目标优化模型。这个模型旨在解决NP-难问题，即复杂度很高的问题，其解决难度随着问题规模的增长迅速增加。 在初始阶段，他们采用松弛炉容约束的方法生成一个初步调度方案。然而，由于实际操作中可能存在板坯之间的冲突，如时间重叠或炉子容量不足，这就需要一种有效的冲突检测与消解策略。他们的启发式修复算法在此发挥了重要作用。算法的核心是采用变量选择策略，优先选择冲突最小的板坯进行处理，然后依据最小在炉板坯数的原则决定重新分配这些板坯到合适的加热炉上。 为了避免搜索过程陷入局部最优，即所谓的“死端”，算法引入了回溯机制，允许在遇到不可行解时返回到之前的决策节点，寻找其他可能的解决方案。这种机制保证了最终得到的是一个可行的调度方案。 实验结果证实，该启发式修复算法对于炉容受限的加热炉调度问题有显著的效果，不仅能够找到满意的解，而且计算效率较高。这对于实际钢铁生产中的优化调度至关重要，因为它能够在保证生产效率的同时，降低资源浪费和生产延误的风险。 关键词包括：调度、加热炉、炉容约束、修复法、启发式算法、变量选择策略、值选择策略以及多能力机。这些关键词揭示了论文的主要研究内容和方法，有助于读者快速理解和定位相关研究。这篇文章为钢铁行业的生产调度提供了一种实用且高效的工具，对提升行业整体效率具有实际意义。