摘要：为了提高热处理的加工效率并实现准时交货,本文根据热处理各批次加工时间受装炉量和批中最大工件尺寸双重约束的特点,分别以最小化最大完成时间和最小化最大拖期量为调度目标,构建混合整数线性规划模型Model C和Model L。根据分批数量上界设定值与Model C运算结果的关系特性,构建启发式算法HC提高Model C的运算效率。通过反例说明Model C所具有的特性并不适用于求解Model L。提出启发式算法HL求解最小化最大拖期量问题,并证明算法HL的计算复杂度。通过大量实验数据验证,结果显示两个数学模型都分别能够求得最优解,但调度规模不超过18个工件;算法HC能得到调度规模为60个工件的最优解;算法HL与最优解相比平均偏差不超过15%,调度性能明显优于其他2种典型算法。

关键词：批调度 热处理 数学模型 启发式算法 

单位：揭阳职业技术学院机电工程系; 广东揭阳522000; 揭阳市光丰钢业有限公司; 广东揭阳522000; 广东省特种设备检测研究院江门检测院; 广东江门529000