【摘 要】
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针对目前钢铁热轧计划排程中未考虑板坯间电耗变化而造成能耗较高问题，建立基于混合奖金收集模式车辆路径问题（Hybrid Price Collect Vehicle Routing Problem，HPCVRP）的多目标优
【机 构】
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上海大学上海市智能制造与机器人重点实验室,湖北汽车工业学院机械工程学院
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针对目前钢铁热轧计划排程中未考虑板坯间电耗变化而造成能耗较高问题，建立基于混合奖金收集模式车辆路径问题（Hybrid Price Collect Vehicle Routing Problem，HPCVRP）的多目标优化模型。针对最小轧制计划数量、工艺规程、吨钢电耗等目标，采用过滤器方法处理热轧模型约束，通过改进的可行性优先粒子比较准则进行最优粒子选择，结合过滤器拥挤距离及拥挤向量机制控制外部档案数量并更新全局最优值，构建过滤器方法的多目标粒子群算法（Filter-MOPSO，FMOPSO），仿真结果表明
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