基于PBIL算法的炼钢生产低碳调度问题

来源：计算机集成制造系统杂志2018年第10期北京时间：

作者：张燕华,陈伟达,孟祥虎

单位：1.东南大学经济管理学院2.西藏民族大学信息工程学院3.东南大学自动化学院

摘要：为了将碳排放引入生产调度优化,针对其等待时间受限的生产调度问题,建立最小化最大完工时间与碳排放的双目标优化模型,利用加权效用函数与标准化方法将其转换为单目标,并采用种群增量学习算法对问题进行求解。仿真实验表明,作业等待时间因受上限约束对碳排放影响较小,设备空转是影响碳排放的主要因素,提高设备利用率可有效减少碳排放;最大完工时间与碳排放呈反相关关系,即为尽快响应客户要求企业需付出较大的碳排放代价,而在碳权交易市场下企业为降低碳排放成本需适当放宽以往的经济指标。

关键词：种群增量学习算法,生产调度,碳排放,最大完成时间

基金资助：国家自然科学基金面上资助项目(71271054,71571042);国家自然科学基金青年资助项目(71501046)。