【摘 要】
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彩涂钢板是钢铁企业板材深加工的高附加值产品,针对彩涂生产调度问题,多数企业仍采用人工经验调度和单目标生产调度等传统方法。由于彩涂生产调度中需要同时满足多个相互冲突的优化目标与复杂工艺约束,是一个典型的多目标优化问题,使得传统方法很难编制出高质量的彩涂生产计划单元。因此,本文针对彩涂多目标生产调度问题进行深入研究,建立了该问题的多目标整数优化模型,并提出了基于新型编码的改进MOEA/D算法,实现该问
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彩涂钢板是钢铁企业板材深加工的高附加值产品,针对彩涂生产调度问题,多数企业仍采用人工经验调度和单目标生产调度等传统方法。由于彩涂生产调度中需要同时满足多个相互冲突的优化目标与复杂工艺约束,是一个典型的多目标优化问题,使得传统方法很难编制出高质量的彩涂生产计划单元。因此,本文针对彩涂多目标生产调度问题进行深入研究,建立了该问题的多目标整数优化模型,并提出了基于新型编码的改进MOEA/D算法,实现该问题的高效求解。具体研究内容包括:（1）针对彩涂生产过程,对实际生产中的复杂工艺约束进行了总结,提炼出三个主要影响机组产能的优化目标,并对多个目标之间的冲突关系进行了分析。（2）针对彩涂生产过程中的工艺约束与特点,确立了颜色切换次数、内径切换次数、厚度切换量三个优化目标以及对应彩涂实际生产工艺的约束条件,建立了彩涂生产调度问题的多目标整数优化模型。（3）针对传统编码方式难以有效求解彩涂实际调度问题的难题,提出了一种嵌入工艺约束的分段编码方式,以及相应的进化算子。并开发了离散NSGA-Ⅱ算法对某钢厂的一组实际彩涂板卷生产调度问题进行求解优化,与模拟传统手工调度方法优化结果进行了对比与分析。实验结果表明本文所提出的编码方式的有效性以及多目标进化算法在求解此问题上的优越性。（4）针对NSGA-Ⅱ算法容易陷入局部最优、搜索分散性差的不足,进一步将机器学习嵌入到MOEA/D中,利用K-means聚类思想提出了带有定向局部搜索的MOEA/D算法（MOEA/D-CLS）对问题进行优化求解。基于实际数据的实验结果表明,MOEA/D-CLS算法具有更高的收敛速度和搜索分散性,要明显优于NSGA-Ⅱ算法。
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