禁忌搜索算法解决钢铁企业生产合同计划优化问题

摘要

针对钢铁工业中的实际合同计划问题建立了数学规划模型.模型在考虑了机组产能、工序优先级和库存等实际约束下,最小化合同的提前拖期惩罚费用、机组的产能放空费用、机组的库存费用和合同的产线选择费用.针对合同计划的复杂约束、大规模和多目标等特征,提出了新的禁忌搜索算法以求得问题的近优解.为了提高搜索效率,在禁忌搜索算法中引入希望邻域和每代多次移动的策略.通过中小规模随机产生的数据进行实验,结果表明,提出的算法获得的结果优于标准优化软件ILOG-CP得到的结果.通过大规模实际数据的实验,验证了算法的有效性.