约束满足下的热轧批量计划优化算法

本文主要探讨了基于约束满足的热轧批量计划模型及其求解算法在实际工业生产中的应用。热轧批量计划问题（Hot Rolling Batch Planning, HRBP）是一个典型的组合优化问题，它涉及到如何有效地安排生产线上的板坯，以最大程度地减少物流成本、提高生产效率和满足交付期限。在这个背景下，作者将问题转换为一个不确定计划数的车辆路线问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPSTW），这是一种在约束满足理论框架下进行求解的问题。 首先，作者构建了一个VRPSTW的约束满足模型，该模型考虑了生产线的物理限制（如设备能力、工艺顺序等）、时间窗口（板坯的加工时间）、以及批次大小的不确定性。通过一致性技术，他们预处理了问题的变量，这有助于缩小搜索空间，加快求解速度，避免无效的解空间探索。 在求解过程中，变量选择和值选择策略被用来构造可行的轧制计划。变量的选择涉及到决定哪些板坯应首先进行加工，而值选择则涉及到确定具体的加工顺序。这些步骤确保了每个板坯仅被访问一次，从而避免了重复操作，提高了计划的效率。 进一步，为了提升解的质量，作者采用了基于禁忌搜索的方法，特别是k-opt互换技术。k-opt互换是一种局部搜索策略，通过对当前解进行微小的修改，比如交换两个位置的板坯，来寻找更优的解。这种方法结合了禁忌表（一种记忆机制，避免在近期已被证明不好的解附近搜索），有效地减少了搜索的盲目性，提高了找到全局最优解的可能性。 最后，通过实际数据的验证，研究者证明了所提出的模型和算法的有效性和实用性。它不仅能够处理热轧批量计划问题的复杂性，而且在实际应用中展现出良好的性能，为热轧行业的生产计划提供了有力的决策支持工具。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合约束满足理论、车辆路线优化和禁忌搜索的高效算法，为解决热轧批量计划问题提供了一种新的解决方案，并通过实验验证了其在工业环境中的可行性。这对于优化钢铁厂的生产流程、降低成本和提高生产率具有重要的实际意义。