鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度及其人工蜂群算法研究

目錄
《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 基本知識 1
1.1 混合流水車間調(diào)度問題 1
1.1.1 HFS問題建模 2
1.1.2 HFS問題復(fù)雜性分析 4
1.1.3 關(guān)鍵路徑 4
1.2 優(yōu)化算法 6
1.2.1 基本人工蜂群算法 6
1.2.2 迭代貪心算法的研究 9
1.2.3 禁忌搜索算法的研究 10
1.2.4 現(xiàn)有方法中存在的問題 12
參考文獻(xiàn) 13
第2章 經(jīng)典混合流水車間調(diào)度優(yōu)化方法 22
2.1 HFS問題研究現(xiàn)狀 22
2.1.1 經(jīng)典HFS問題研究現(xiàn)狀 22
2.1.2 多約束HFS問題研究 23
2.2 經(jīng)典HFS問題算法研究 24
2.2.1 問題編碼 24
2.2.2 初始解集的建立 25
2.2.3 鄰域結(jié)構(gòu) 25
2.2.4 局部搜索策略 26
2.2.5 雇傭蜂策略 26
2.2.6 跟隨蜂策略 26
2.2.7 偵查蜂策略 27
2.2.8 結(jié)合人工蜂群和迭代貪心的混合離散算法 27
2.3 實驗分析 28
2.3.1 實驗設(shè)置 28
2.3.2 同型并行機(jī)實驗結(jié)果分析 28
2.3.3 異構(gòu)并行機(jī)實驗結(jié)果分析 33
2.4 本章小結(jié) 33
參考文獻(xiàn) 34
第3章 鐵水運輸調(diào)度優(yōu)化方法 39
3.1 帶動態(tài)工序跳躍約束的鐵水運輸調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀 40
3.2 鐵水運輸調(diào)度HFS問題描述 41
3.3 鐵水運輸調(diào)度HFS問題建模 42
3.3.1 問題特征 42
3.3.2 變量和下標(biāo) 43
3.3.3 數(shù)學(xué)模型 44
3.3.4 鐵水運輸調(diào)度問題實例 44
3.4 鐵水運輸調(diào)度HFS問題算法研究 46
3.4.1 動態(tài)編碼策略 46
3.4.2 柔性解碼策略 48
3.4.3 右移策略 49
3.4.4 鄰域結(jié)構(gòu) 52
3.4.5 強(qiáng)化局部搜索策略 53
3.4.6 算法框架 53
3.4.7 DABC算法收斂性分析 54
3.5 實驗比較與分析 55
3.5.1 實驗設(shè)置 55
3.5.2 實驗算例 55
3.5.3 實驗參數(shù) 56
3.5.4 動態(tài)編碼策略的有效性 56
3.5.5 解碼策略的有效性 58
3.5.6 右移策略的有效性 59
3.5.7 跳躍鄰域結(jié)構(gòu)的有效性 59
3.5.8 與現(xiàn)有算法的比較 60
3.6 本章小結(jié) 64
參考文獻(xiàn) 64
第4章 煉鋼-連鑄調(diào)度優(yōu)化方法 68
4.1 帶設(shè)備維修約束的煉鋼-連鑄HFS問題的研究現(xiàn)狀 68
4.2 煉鋼-連鑄HFS問題描述 69
4.3 煉鋼-連鑄中HFS問題建模 70
4.3.1 問題假設(shè) 70
4.3.2 變量和下標(biāo) 71
4.3.3 數(shù)學(xué)模型 72
4.4 煉鋼-連鑄中HFS問題的算法研究 73
4.4.1 問題編碼 73
4.4.2 考慮設(shè)備維修時間約束的解碼策略 74
4.4.3 鄰域結(jié)構(gòu) 78
4.4.4 自適應(yīng)鄰域選擇機(jī)制 79
4.4.5 解集初始化 80
4.4.6 雇傭蜂策略 80
4.4.7 偵查蜂策略 80
4.4.8 全局搜索過程 80
4.4.9 算法框架 81
4.4.10 算法收斂性分析 81
4.5 實驗比較與分析 82
4.5.1 實驗設(shè)置 82
4.5.2 實驗算例 82
4.5.3 實驗參數(shù) 83
4.5.4 不考慮設(shè)備維修約束實驗分析 84
4.5.5 帶設(shè)備維修約束實驗分析 88
4.6 本章小結(jié) 90
參考文獻(xiàn) 90
第5章 熱軋調(diào)度優(yōu)化方法 92
5.1 有限緩沖區(qū)熱軋調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀 92
5.2 有限緩沖區(qū)約束HFS問題描述 93
5.3 有限緩沖區(qū)約束的混合算法研究 94
5.3.1 基于TS的自適應(yīng)鄰域結(jié)構(gòu) 94
5.3.2 基于TS的局部搜索策略 95
5.3.3 編碼 97
5.3.4 考慮有限緩沖區(qū)約束的解碼策略 98
5.3.5 雇傭蜂策略 100
5.3.6 跟隨蜂策略 101
5.3.7 偵查蜂策略 101
5.3.8 算法框架 101
5.3.9 算法收斂性分析 101
5.4 實驗分析 102
5.4.1 實驗設(shè)置 102
5.4.2 實驗算例 102
5.4.3 實驗參數(shù) 103
5.4.4 自適應(yīng)鄰域結(jié)構(gòu)性能分析 104
5.4.5 與其他算法對比分析 106
5.5 本章小結(jié) 111
參考文獻(xiàn) 112
第6章 煉鋼-連鑄重調(diào)度優(yōu)化方法 115
6.1 煉鋼-連鑄重調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀 115
6.2 煉鋼-連鑄重調(diào)度問題建模 116
6.2.1 問題特征 116
6.2.2 變量與下標(biāo) 117
6.2.3 數(shù)學(xué)模型 118
6.3 煉鋼-連鑄重調(diào)度問題復(fù)雜度分析 119
6.4 煉鋼-連鑄重調(diào)度問題相關(guān)策略 120
6.4.1 啟發(fā)式規(guī)則 120
6.4.2 工件分組 120
6.4.3 加工時間延遲策略 121
6.4.4 斷澆消除策略 122
6.4.5 右移策略 124
6.5 煉鋼-連鑄重調(diào)度算法研究 126
6.5.1 編碼策略 126
6.5.2 解碼策略 127
6.5.3 鄰域結(jié)構(gòu) 129
6.5.4 解集初始化 130
6.5.5 算法流程 130
6.5.6 基于IG的局部搜索過程 132
6.5.7 算法收斂性分析 132
6.6 實驗分析 132
6.6.1 實驗設(shè)置 132
6.6.2 實驗算例 133
6.6.3 實驗參數(shù) 134
6.6.4 啟發(fā)式規(guī)則的有效性 135
6.6.5 鄰域結(jié)構(gòu)的有效性 136
6.6.6 基于IG的局部搜索過程的有效性 139
6.6.7 與GA和TS的比較 140
6.6.8 與其他算法的比較 143
6.7 本章小結(jié) 146
參考文獻(xiàn) 147
第7章 工業(yè)應(yīng)用實例分析 150
7.1 鐵水運輸HFS問題實例分析 150
7.2 煉鋼-連鑄HFS問題實例分析 156
7.3 熱軋過程HFS問題實例分析 160
7.4 煉鋼-連鑄重調(diào)度實例分析 162
參考文獻(xiàn) 167
結(jié)束語 168
附錄 機(jī)組標(biāo)準(zhǔn)測試實例數(shù)據(jù) 171