关键词：
无委托板坯
自拟合同
整数规划
分支-定价算法
工程优化
摘要：
在钢铁企业的热轧生产过程中,经常需要消化过量的无委托板坯,解决方案是将无委托板坯聚类组成自拟合同进行现货销售,从而降低在制品库存。在制定自拟合同时,需要同时考虑生产成本、库存成本及物流成本等多方面因素,如何优化制定自拟合同,从而降低企业成本,是钢铁企业面临的实际难题。本文针对自拟合同的优化制定问题,建立了整数规划模型,并设计了能够最优求解中规模问题的分支-定价算法和快速获得实际规模问题近优解的工程优化方法。同时嵌入上述模型和算法,设计并开发了自拟合同优化制定决策支持系统。本文的具体工作内容如下:1)针对自拟合同制定问题,建立了整数规划模型。该问题以最小化自拟合同数量、最小化板坯匹配费用和运输费用为目标,以合同聚类的工艺要求、自拟合同的板坯总重上下限及产线分配量下限等为约束条件,建立了能够描述实际问题的自拟合同制定整数规划模型。通过标准优化软件的算例求解,分析不同规模下的模型求解效率。实验结果表明,整数规划模型能够求解小规模的问题,无法求解中大规模的问题。2)针对中规模自拟合同制定问题,将整数规划模型等价变换为集装包模型,并设计了基于列生成的分支-定价精确算法。设计了模拟人工启发式方法获得问题的初始解,并采用列生成算法获得松弛下界。最后,将列生成算法嵌入到分支定界框架,设计分支-定价算法求得问题的最优解。通过数值实验,对比商业求解软件与该算法的求解效果,可以看出,分支-定价算法在求解中规模问题时性能优于商业求解软件。3)针对实际规模自拟合同制定问题,设计了能够快速获得问题近优解的工程优化方法。一方面,将无委托板坯按照属性分为若干子集,降低决策变量的规模和约束条件的数量,从而简化子问题模型;另一方面,通过分析自拟合同的最小数量,在主问题中加入有效不等式,提升松弛问题的下界,加快分支-定价算法的收敛速度。将上述两种工程加速策略加入到所提出的分支-定价精确算法中,对不同规模的算例进行求解,实验结果表明了所设计工程优化方法对于求解实际规模问题的有效性。4)嵌入所研究的算法,设计并开发了自拟合同优化制定决策支持系统,使其能够实现自拟合同的自动优化制定,提高企业计划人员的工作效率,降低生产和库存成本。
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