用P-MA解决多目标炉次计划编制问题

• 作者: 张健欣 童朝南
• 来源期刊: 冶金自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 炉次计划编制 多目标优化 Memetic算法 邻域搜索算法 进化算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能技术应用
• 页码范围: 7-11
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TF7
• 字数: 4189字
• 语种: 中文

摘要

针对炼钢-连铸-热轧一体化生产中的炉次计划编制问题建立了基于多目标优化的数学模型,并设计了P-MA(Pareto-based Memetic Algorithm).基于多目标优化的数学模型能更好地反映炉次计划的工艺约束,可以得到多个Pareto非支配解,为一体化生产的动态协调和调整提供了更多的炉次方案,使整个生产过程具有更大的灵活性.P-MA采用SPEA2的框架并结合了基于Pareto支配性的自适应网格存档(AGA)策略来评价邻域解的质量,以确定是否接受这个新解.通过对实际生产数据的仿真实验验证了P-MA在求解多目标炉次计划编制问题上是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童朝南	北京科技大学信息工程学院	142	1294	18.0	26.0
2	张健欣	北京科技大学信息工程学院	6	16	3.0	4.0