mtsp模型及求解word版-文庫吧資料
2024-09-03 16:22本頁面
【正文】 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]。根據(jù)生物遺傳規(guī)律,雙親血緣關(guān)系越遠(yuǎn),子代優(yōu)良的可能性越大。遺傳算法（GA）是一種全新的隨機搜索與優(yōu)化算法，而標(biāo)準(zhǔn)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]。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(yīng)的軋制計劃評價就越差。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(biāo)越優(yōu)。Cij = 0, i∈{1,…,N}, j∈{N+1,…,N+M}Cij = 0, i∈{N+1,…,N+M}, j∈{1,…,N}Cij = ∞, i, j∈{N+1,…,N+M}Cij = ∞, i, j∈{1,…,N+M} 數(shù)學(xué)模型在上述變量定義下,軋制批計劃的數(shù)學(xué)模型可表述為：min (1)s. t. , i∈{1,2,…,N+M} (2), j∈{1,2,…,N+M} (3)0 ≤ Xij(WjWi) ≤ ΔW (4)|Xij(GjGi)| ≤ ΔG (5)|Xij(HjHi)| ≤ ΔH (6), S {1,…,N+M}, 2≤|S|≤N+M2 (7)Xij∈{0,1}, i, j∈{1,…,N+M} (8)目標(biāo)函數(shù)式(1)使得總的懲罰最小。在建立模型之前,先將模型中用到的變量和參數(shù)定義如下：對于i, j∈{1,…,N}1 如果訂單j直接跟在訂單i之后生產(chǎn)Xij= 0 否則當(dāng)i∈{N+1,…,N+M}, j∈{1,…,N} 1 如果訂單j是第iN個計劃的第一個被軋制的Xij= 0 否則當(dāng)i∈{1,…,N}, j∈{N+1,…,N+M}1 如果訂單i是第jN個計劃的最后一個被軋制的Xij= 0 否則Cij分別表示從訂單i轉(zhuǎn)換到訂單j的懲罰,定義如下：Cij=λij|Gj－Gj+1|+βij|Wj－Wj+1|+μij|Hj－Hj+1|其中:1 if (|Gj－Gj+1|) ≤ΔGλij= i, j∈{1,…,N}, i≠j∞ if (|Gj－Gj+1|) ﹥ΔG
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