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摘要
浇次不固定的炼钢连铸调度问题(Cast uncertain steelmaking continuous casting scheduling problem,CUSCCSP)广泛存在于钢铁生产行业中。该问题对应炼铁、精炼和连铸三个连续生产阶段,其中炼铁和精炼阶段为带运输时间的混合流水线调度子问题,连铸阶段为带独立设置时间的复杂并行机调度子问题,且两个子问题相互耦合。针对该问题,建立优化目标为最小化最大完工时间和平均等待时间加权和的排序模型,并提出一种协同进化交叉熵算法(Co-evolution cross-entropy optimization algorithm,CCOA)进行求解。设计前后子问题两段式编码和双向解码的策略,并采用启发式规则和随机方式初始化种群,以确保初始解的质量和分散性。在算法全局搜索阶段,采用分别对应前后子问题的双概率分布协同学习和积累优质解信息,并在采样概率分布生成新个体时引入考虑子问题耦合的模糊关系矩阵对概率分布取值进行适当调整,以增强算法较快到达优质解区域的能力,同时设计种群分裂机制来提高算法的引导性并扩大搜索范围。为提高算法的局部搜索能力,对分裂后的双种群中个体执行基于interchange和insert邻域操作的协同搜索,进而对当前历史最优解执行结合SWAP邻域快速评价的变邻域搜索,可增加算法在解空间中多个优质区域的搜索深度。仿真试验和算法比较验证了所提算法的有效性。
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单位昆明理工大学; 自动化学院
