钢铁制造优化：自适应智能算法

"本文提出了一种针对炼钢厂生产过程优化的自适应智能方法，旨在解决钢铁制造系统中的无等待流动车间调度问题，考虑了序列相关的设置时间，并以最小化最大完成时间为优化目标。该方法称为GEIM，它是一种基于贪婪随机适应搜索程序和进化局部搜索的新元启发式算法。为了跳出局部最优并探索解决方案空间，采用了路径重联策略，并从精英解决方案中提取属性来指导局部搜索过程。此外，还提供了一种自适应控制机制，用于在精英状态结束时实现多样性的保持。" 在钢铁制造业中，生产过程优化是提高效率、降低成本和保证产品质量的关键。本文所探讨的"炼钢厂生产过程优化的自适应智能方法"主要关注的是如何在复杂的钢铁制造环境中有效地调度生产线。作者们将这一问题建模为无等待流动车间调度问题，其中每个工作单元在不同机器之间转移，且每个转换都需要特定的设置时间。这种设置时间的依赖性增加了调度的复杂性。 为了解决这个问题，他们提出了GEIM（基于贪婪随机适应搜索程序和进化局部搜索的自适应智能方法）。GEIM结合了两种强大的优化策略：贪婪随机适应搜索（GRASP）和进化局部搜索（ELS），前者通过贪婪策略快速生成初始解，后者则利用进化策略对解进行迭代改进。这两种策略的结合有助于在全局和局部搜索之间取得平衡，以避免陷入局部最优。 此外，路径重联（Path-Relinking）策略被引入来增强算法的探索能力。这是一种有效的全局优化技术，能够连接不同的局部最优解，帮助算法跳出当前的解决方案区域，寻找更优的解。通过这种方式，GEIM能够更有效地遍历解决方案空间，提高找到全局最优解的概率。 在GEIM中，精英解决方案的属性被提取并用于指导局部搜索过程。精英解是算法过程中找到的最优解集合，它们的特性可以为后续搜索提供有价值的指导。同时，为了保持解的多样性，文章提出了一种自适应控制机制，这可以在算法运行的后期调整搜索方向，防止过度集中在某一种解的类型上。 "炼钢厂生产过程优化的自适应智能方法"通过结合多种优化策略和机制，为钢铁制造系统的生产调度提供了一个强大的工具。这种方法不仅可以提高生产效率，减少机器的不均匀利用率，还有助于降低最大完成时间，从而提升整个炼钢流程的经济效益。