Resumen

En el laminador de laminación en caliente, una losa fría se recalienta en un horno de recalentamiento y luego se lamina en bobinas delgadas a través del proceso de laminación en caliente. La investigación tradicional sobre el laminador de laminación en caliente generalmente considera los dos procesos como dos problemas de programación de un solo objetivo separados, aunque están estrechamente relacionados y sus objetivos de optimización son conflictivos entre sí. En este artículo, se investiga la programación integrada del horno de recalentamiento y la laminación en caliente desde el punto de vista de la optimización multiobjetivo. Se formula un modelo de programación entera mixta con dos objetivos para este problema, y se desarrolla un algoritmo de evolución diferencial multiobjetivo (MODE) para resolver este modelo. Para facilitar el diseño del algoritmo, se utiliza un programa de laminación en caliente (es decir, una secuencia de losas) para representar una solución y, para una solución dada, se presenta una heurística con consideración de minimización del consumo de energía para obtener el programa del horno de recalent

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Tren de laminación en caliente; Horno de recalentamiento; Bobinas; Programación; Optimización multiobjetivo; Evolución diferencial
• Keywords:Hot rolling mill; Reheating furnace; Coils; Scheduling; Multiobjective optimization; Differential evolution