钢铁企业热轧生产调度：批量计划模型与混合算法

"热轧批量计划的模型与算法" 在钢铁行业中，热轧生产调度是一个关键环节，涉及到复杂的工艺流程和众多约束条件。本研究聚焦于解决这一问题，提出了一种创新的模型和算法。该模型被称为基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型，它考虑了热轧生产的具体特性，包括同宽轧制长度限制和烫辊材约束。 同宽轧制长度限制是指在生产过程中，由于设备和技术的限制，不同宽度的钢材不能随意组合进行轧制，必须遵循特定的规则。这种限制对生产计划的灵活性产生了直接影响，需要在模型中加以体现，以确保计划的可行性和效率。 烫辊材约束则指的是在热轧过程中，连续生产可能导致滚筒表面形成热疲劳，需要定期更换或冷却，这给生产计划带来了额外的复杂性。在模型中，这些约束需要被妥善处理，以避免过度损耗设备并保持生产的连续性。 为了应对这些复杂约束带来的挑战，研究者设计了一种结合遗传算法和禁忌搜索的混合优化算法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能有效探索大规模解决方案空间。而禁忌搜索则是通过避免重复已探索区域来提高搜索效率，两者结合可以更高效地寻找最优解。 实验部分，研究者利用真实的生产数据进行了仿真实验，结果验证了所提出的模型和算法在解决热轧批量计划问题上的有效性。这意味着该模型和算法能够合理地分配生产任务，平衡各种约束，提高生产效率，并降低运营成本。 这项研究为钢铁企业的热轧生产调度提供了一种新的理论工具，有助于优化生产流程，提升生产效率。同时，这种方法也对其他面临类似约束的制造行业提供了参考，具有广泛的应用价值。通过深入理解和应用这些模型与算法，企业可以更好地应对生产中的复杂问题，实现资源的有效配置，提高整体竞争力。