用于优化核电厂燃料补给与维护规划的混合启发式方法
人工智能
2020-09-08 v3 最优化与控制
摘要
核电厂的维护规划是一个复杂的优化问题，涉及维护日期、燃料约束与电力生产决策的联合优化。本文研究针对该问题的混合整数线性规划（MILP）混合启发式方法，以处理运营中使用的五年时间范围的大规模实例，以及对最近维护操作带有时间窗约束的少量限制。我们设计了若干构造性混合启发式方法与一种变邻域下降局部搜索。结果表明，这些混合启发式方法对于中大规模实例具有准确的有效性。这些混合启发式方法也就该问题的 MILP 公式与邻域设计给出了结果。文中还讨论了对于运营应用的贡献。研究表明，曾用于简化计算的时间窗限制会导致巨大的额外成本，而凭借混合启发式方法或局部搜索求解此类规模实例的能力，该限制已不再必要。我们的混合启发式方法可扩展至带稳定性成本的多目标优化扩展，用于实际应用中维护规划的月度重优化。
引用
@article{arxiv.1812.08598,
title = {Matheuristics to optimize refueling and maintenance planning of nuclear power plants},
author = {Nicolas Dupin and El-Ghazali Talbi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.08598},
year = {2020}
}