【摘 要】
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针对热轧圆钢的生产订单接受问题,考虑实际生产中订单提前完工惩罚和返工惩罚的影响,建立了以最大化订单总收益为优化目标的数学模型,提出了基于改进NEH算法和改进和声搜索(M
【机 构】
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北京科技大学东凌经济管理学院,钢铁生产制造执行系统技术教育部工程研究中心（北京科技大学）
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针对热轧圆钢的生产订单接受问题,考虑实际生产中订单提前完工惩罚和返工惩罚的影响,建立了以最大化订单总收益为优化目标的数学模型,提出了基于改进NEH算法和改进和声搜索(MHS)算法相结合的混合算法。首先改进了NEH算法用来产生初始解,再基于和声搜索算法对初始解进行优化,并引入了教与学优化(TLBO)算法思想来对和声向量进行选择和更新,进而控制迭代过程中产生的新解。同时,为了平衡算法的广度和深度搜索能力,在求解过程中动态地调整参数来保证算法的全局优化能力。基于实际生产数据的仿真实验表明,所提算法能有效提高订单总收益和订单接受率,验证了模型和算法的可行性和有效性。
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