【钢厂案例】【HFSSP-CPRT 数据集】用于连续加工与资源阈值约束下的混合流水车间调度研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-17 00:30:59 发布

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#matlab #人工智能 #算法 #支持向量机

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💥1 概述

HFSSP-CPRT数据集与钢厂案例：连续加工与资源阈值约束下的混合流水车间调度研究

一、数据集核心特征

HFSSP-CPRT（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem with Continuous Processing and Resource Threshold Constraints）数据集专为模拟钢厂等连续加工场景设计，其核心约束包括：

连续加工要求：工序间需保持生产连续性，中断会导致设备冷却、钢水凝固等质量风险，需通过调度模型维持工艺稳定性。
资源阈值约束：设备能力、能源供应、原材料库存等资源存在上限，例如转炉容量、电弧炉功率、钢包数量等，超出阈值将引发生产瓶颈。
多阶段并行机：炼钢-连铸-轧制流程中，同一阶段存在多台功能相同但效率或容量不同的设备（如多台连铸机），需优化工件分配。

二、钢厂案例的典型调度挑战

以某钢厂炼钢-连铸-热轧一体化产线为例，其调度问题可抽象为HFSSP-CPRT模型：

工艺连续性约束：
- 钢水从转炉出钢后，需在限定时间内（如30分钟内）完成精炼并送入连铸机，否则需回炉重炼，导致能耗激增。
- 连铸坯需直接送入热轧机，中间缓冲时间极短，否则需保温处理，增加成本。
资源阈值约束：
- 设备能力：单台转炉最大处理量200吨/炉，连铸机拉速上限1.5米/分钟。
- 能源限制：电弧炉在谷电时段（22:00-8:00）功率上限为50MW，平电时段为40MW。
- 物流约束：钢包最大承载量150吨，转运时间受行车调度影响，平均等待时间需控制在10分钟内。
多目标优化需求：
- 最小化最大完工时间（Makespan）：缩短订单交付周期。
- 最小化总能耗：通过谷电时段集中生产降低电费。
- 最大化设备利用率：减少设备空闲时间，平衡各产线负荷。

三、数据集应用价值

算法验证基准：
- HFSSP-CPRT数据集提供钢厂实际生产参数（如工序时间、设备能力、资源阈值），可用于测试改进遗传算法、迭代贪婪算法等在连续加工场景下的性能。
- 例如，某研究通过双向解码（Bidirectional Decoding）技术优化编码效率，在钢厂案例中使调度方案的最大完工时间缩短12%。
多目标优化实践：
- 数据集支持同时优化能耗、交货期、设备负荷等多指标，例如通过分时电价模型，将电弧炉生产集中在谷电时段，降低电费成本15%-20%。
动态调度模拟：
- 模拟突发故障（如连铸机结晶器漏水）、订单插单等场景，验证算法鲁棒性。例如，某钢厂通过数据集训练的调度模型，在设备故障时重新规划路径，减少停机时间40%。