炉容受限加热炉调度难题：多目标优化与启发式修复算法

本文主要探讨了炉容受限的加热炉调度问题在钢铁生产中的实际应用。炉容受限意味着加热炉的容量有限，这在生产过程中可能会导致板坯调度难题，因为必须确保在有限的空间内有效地分配板坯以满足生产需求。为了克服这个问题，研究人员提出了一个并行加热炉调度的多目标优化模型。这种模型旨在同时优化多个目标，如减少等待时间、提升生产效率和优化炉子利用率，考虑到实际操作的复杂性，它属于NP-难问题范畴。 针对问题的复杂性，文章介绍了一种启发式修复算法。首先，通过松弛炉容约束获取一个初始的调度方案。然而，这个初始方案可能存在冲突，即板坯之间的位置或时间安排无法同时满足所有加热炉的容量限制。算法的核心是持续检测这些冲突并采用消解策略来解决。作者提出了一种优先级策略，即根据冲突板坯带来的最小冲突来决定处理的顺序，以及根据最小在炉板坯数的原则来重新分配板坯到可用的加热炉。 为了避免搜索过程中陷入死胡同，即无解或局部最优的情况，该算法引入了回溯机制，确保在搜索过程中始终能够返回到可行的解决方案空间。这种方法允许算法在探索无效路径后重新调整，从而提高找到全局最优解的可能性。 通过对大量数据的实验验证，该启发式修复算法显示出显著的效果，不仅能够有效解决炉容受限的加热炉调度问题，而且在计算效率上也表现出优越性。这表明，通过合理的策略和算法设计，可以提高钢铁生产过程中的调度效率，降低生产成本，对提升整体生产效益具有重要意义。 本文的主要贡献在于提供了一种有效的解决策略，对于钢铁行业的生产管理者和研究人员来说，这是理解和优化加热炉调度流程的重要参考。此外，该研究也为其他领域中存在类似约束条件的问题提供了启发，如物流、交通等领域中的资源分配问题。