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正文內(nèi)容

mtsp模型及求解word版(編輯修改稿)

2024-09-17 16:22 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 (6), S {1,…,N+M}, 2≤|S|≤N+M2 (7)Xij∈{0,1}, i, j∈{1,…,N+M} (8)目標函數(shù)式(1)使得總的懲罰最小。約束式(2)表示任務i之后軋制的任務有且只有一個;約束式(3)表示在訂單j之前有且只有一個任務被軋制;約束式(4)~(6)表示軋制規(guī)范,其中式(4)表示相鄰板坯寬度跳躍約束,式(5)表示相鄰板坯厚度跳躍約束,式(6)表示硬度等級跳躍約束;約束式(7)是為了避免在可行解中構成子回路而引進的約束;約束式(8)表示變量是01變量[6]。按照熱軋生產(chǎn)約束,相鄰板坯之間的寬度、厚度和硬度等變化越小,則綜合衡量指標越優(yōu)。因此兩節(jié)點之間的距離可定義為相鄰軋件的各軋制參數(shù)的改變(跳躍)值之和,以此作為相鄰板坯之間的對軋制參數(shù)寬度、厚度和硬度跳躍值懲罰。相鄰板坯之間的寬度、厚度和硬度跳躍值之和越大,則作為懲罰值也就越大,對應的軋制計劃評價就越差。3 改進的遺傳算法解決旅行商問題將熱軋調(diào)度中的N種任務看成N個城市,把加工不同任務的轉換懲罰看成是城市之間的距離,這樣就把熱軋生產(chǎn)問題歸結為一個旅行商問題[7]。遺傳算法(GA)是一種全新的隨機搜索與優(yōu)化算法,而標準遺傳算法執(zhí)行的效率不高,而且容易在局部最優(yōu)解處收斂[8]。為了提高搜索的速度和效率,并針對對熱軋調(diào)度的TSP問題模型,我們對標準遺傳算法進行改進,得到了一種改進的遺傳算法(MGA)。根據(jù)生物遺傳規(guī)律,雙親血緣關系越遠,子代優(yōu)良的可能性越大。在兩交換啟發(fā)交叉規(guī)則中,由2個父代生成1個子代,當2個父代的鏈結構接近時,通過HGA交叉后,子代不會有很大的改善[9]。這里提出了一種改進遺傳算法,稱為三交換啟發(fā)交叉方法(THGA),主要有2點改進:(1)通過增加交配的父代染色體的數(shù)量,由3個父代產(chǎn)生1個子代;(2)動態(tài)調(diào)整交叉和變異概率,從而降低了染色體近親繁殖的可能,有效地控制了進化過程[10]?!∪粨Q啟發(fā)交叉方法的基本思想選3個參加交配的染色體作為父代,以8個城市(訂單)為例來說明這一過程,其中dij由表1給出,父代染色體為:A = 3 2 1 4 8 7 6 5B = 2 4 6 8 1 3 5 7C = 8 7 5 6 4 3 2 1SUM1=42,SUM2=40,SUM3=46(SUM1,SUM2,SUM3分別為這3種排法所走的距離或懲罰費用總和) 隨機選出初始城市(定單)j=1,Sj=3右轉動,使3成為3父代的第1位置。A = 3 2 1 4 8 7 6 5B = 3 5 7 2 4 6 8 1C = 3 2 1 8 7 5 6 4由于d(3,2)d(3,5),所以有:A =5 2
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