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摘要
根据炼钢-连铸生产过程的特点,建立一种考虑加工时间和运输时间不确定性的两阶段鲁棒优化模型,即在第1阶段确定排序和指派变量,在第2阶段确定时间变量.针对两阶段鲁棒优化问题的复杂性和非线性难点,运用线性对偶理论将其转换为最差场景下的网络优化问题.针对简化后的网络优化问题,提出一种基于协方差自适应进化策略(covariance matrix adaptation evolution strategy, CMA-ES)的求解算法,并引入基于瓶颈浇次的重启策略以提升其搜索效率.最后,基于不同规模的测试实例进行模型灵敏度分析及算法对比测试.计算和统计结果验证了所提出的调度模型在不确定性条件下的有效性及改进CMA-ES算法的竞争性.
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