在钢铁生产物流环节中，称重系统是连接原料入库与成品出库的关键节点。传统人工称重模式存在效率低、误差大、管理成本高等问题，而无人值守称重系统的引入为行业带来了革命性变革。其中，车辆排队优化算法作为系统的核心模块，直接影响着整体物流效率。

一、无人值守称重系统的技术架构

现代钢铁厂称重系统通常由智能道闸、RFID识别、视频监控、自动称重仪表和中央控制系统组成。系统通过物联网技术实现数据实时采集，并依托排队算法对车辆进行动态调度。这种架构将单车称重时间从传统模式的5-8分钟缩短至2分钟以内，同时将称重误差控制在±0.1%范围内。

二、车辆排队算法的设计原理

1. 多目标优化模型

算法需同时考虑三个核心指标：称重台利用率最大化、车辆等待时间最小化、紧急订单优先处理。通过建立加权目标函数，系统能够自动生成最优调度方案。

2. 动态优先级机制

系统会根据车辆类型（原料车/成品车）、载重状态（空载/满载）、预约时间等参数动态调整优先级。例如，满载成品车通常被赋予较高优先级，以确保及时交付。

3. 实时路径规划

结合厂区电子地图，算法能自动为车辆规划最优行驶路线，避免交叉拥堵。当检测到某称重台故障时，系统会在30秒内重新分配队列。

三、典型算法对比分析

1. 先到先服务(FCFS)算法

虽然实现简单，但在高峰时段容易导致称重台闲置，实测数据显示其设备利用率仅能达到65%-70%。

2. 最短作业优先(SJF)算法

通过预测称重时长进行调度，可将利用率提升至80%，但可能引发"长车等待"问题。

3. 混合智能算法

结合模糊逻辑和强化学习的新型算法表现最优，在某大型钢铁厂的实测中，使日均称重车次提升42%，平均等待时间降低58%。

四、实施效果与行业展望

某年产千万吨级钢铁企业应用优化算法后，年节约物流成本超1200万元。随着5G和边缘计算技术的普及，未来算法将实现更精准的预测调度，并与ERP系统深度集成，推动钢铁物流向全面智能化迈进。

（注：全文约3000字节，未计入本说明）