开工时间延迟下的炼钢-连铸生产重调度方法

在炼钢-连铸生产过程中, 因铁水或废钢供应不及时经常发生钢水在转炉设备上开工延迟, 导致相邻炉次在同一设备上产生作业冲突或同一浇次内的相邻炉次在连铸机上断浇, 使原调度计划失效.由于炼钢-连铸生产存在多台转炉、多台精炼炉和多台连铸机, 以及多重精炼方式且存在着可重入生产情况, 加上要保证已开工和完工炉次按原调度计划执行, 使得已有炼钢-连铸生产重调度方法难以适用.本文建立了开工时间延迟下的炼钢-连铸生产重调度模型, 将模型分解和启发式方法相结合, 提出了由炉次加工设备指派和作业时间决策组成的启发式重调度方法.通过实际工业数据仿真实验和在某大型钢铁企业的炼钢-连铸生产重调度的工业应用表明所提出的重调度方法显著减少了炉次加工冗余等待时间.     

改进的差分进化算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了一种将拉格朗日插值算法与差分进化算法相融合得到的改进的差分进化算法。改进后的差分进化算法通过自适应调整进化参数,动态的调整差分进化的方向,并结合拉格朗日插值来优化差分进化算法的局部搜索能力,引入权重系数对全局搜索和局部搜索加以平衡。针对国内某大型钢厂的实际生产数据建立实验模型,以最小化总完工时间、最小化总断浇时间、最小化炉次间总等待时间和最小化总偏差量时间为目标,将改进的差分进化算法应用于求解炼钢-连铸转炉出现故障的动态扰动事件调度问题,实验结果表明,改进的差分进化算法应用在炼钢-连铸动态调度问题上,有效的缩短了炉次加工总完工时间、炉次间总等待时间和总断浇时间,在合理范围内,有效控制了新生产的调度计划与原始调度计划的时间偏差量,避免了因扰动事件的发生而引起连铸机断浇。     

某一转炉或精炼炉故障下炼钢-连铸生产重调度方法及应用

炼钢-连铸生产中会出现某一台转炉或精炼炉故障, 目前已有的重调度方法没有考虑多重精炼或只进行了仿真研究, 难以有效应用到具有多重精炼的钢厂, 而采用人工调整方式则容易导致炉次等待时间过长或断浇. 为此,通过引入炉次生产状态参数, 建立0-1 混合整数规划重调度模型, 提出由“未加工”炉次的设备指派、“未加工”炉次的开工时间优化和浇铸时间调整3 部分组成的重调度方法. 将该方法应用于某钢铁厂炼钢-连铸生产调度过程的实际工程应用验证了所提出方法的有效性.

     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度串级交叉熵算法

针对加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题, 一方面考虑炉次精炼时间是运输时间和等待时间的线性增函数, 并考虑分时电价, 提出基于关键炉次的左右混合调整方法对各炉次精炼时间进行调整; 另一方面, 考虑炉次在各阶段的基本加工时间和连铸机最早开浇时间可在一定范围内选择, 提出一种串级交叉熵算法进行求解. 设计了不同的仿真实例, 并将串级交叉熵算法与改进自适应遗传算法进行比较, 验证了所提出算法的优越性.

     

炼钢-连铸生产启发式调度方法

实际炼钢–连铸生产存在着多阶段、多并行机,以及在精炼阶段具有多重精炼方式,从而大大增加了炼钢–连铸生产调度难度.目前已有的炼钢–连铸生产调度研究由于仅仅针对简单生产方式而难以应用于目前大型炼钢–连铸生产调度.而实际生产过程中的以人工为主的调度方法速度慢、优化程度低,极易造成炉次在设备间的冗余等待时间过长,导致钢水温度下降,甚至造成连铸断浇事故.本文针对中国宝钢某大型炼钢厂的多重精炼方式且存在着可重入调度下的炼钢–连铸生产调度问题进行研究,提出了多种调度顺序方法和设备指派方法,通过仿真实验对多种调度顺序方法和多种设备指派方法组合而成的各种启发式方法进行了研究.最后将本文提出的性能最好的启发式方法应用于该大型炼钢厂的炼钢–连铸生产调度,钢水平均日冗余等待时间得到显著降低.     

加工时间不确定的炼钢连铸生产调度问题研究

针对炼钢连铸生产过程中存在的加工时间不确定性问题,采用三角模糊数表示不确定性加工时间信息,引入４种模糊运算,建立了问题的模糊规划调度模型．采用“中间值最大隶属度”的算法,将模糊规划调度模型转化为非线性规划模型,并在多重精炼工序、多机并行条件下,应用遗传算法求解最小完成时间．最后,利用实际生产数据的仿真实验表明了模型与算法的有效性．     

基于一体化生产的炼钢一连铸批量计划与调度

基于钢铁企业一体化生产,建立了炼钢—连铸区段炉次和浇次批量计划模型,并通过禁忌搜索算法对模型进行了求解.之后,归纳出了A钢厂3座转炉、6台精炼设备(双工位RH设备3台,CAS设备2台,双环LF设备1台)、3台连铸机流程配置下静态调度的基本原则.最后,提出了一体化生产下炼钢—连铸区段动态调度的策略,并采用规则、算法、数学模型与人机交互相结合的方法解决炼钢一连铸动态调度问题,仿真实验结果表明了此方法的可行性.     

准时制下炼钢生产计划时间并行顺推编制方法

为提高炼钢连铸生产计划编制质量,实现“连浇”生产,提出一种基于准时制思想的炼钢生产作业计划时间并行顺推编制方法。该方法将由连浇约束计算出各炉次的开始浇注时间视为交货期,以逆生产流程时间倒推各炉次在各工序上的开始作业时间作为计划编制的参考目标时间点;时间并行顺推算法将当前工序上所有炉次的开始作业时间沿生产工艺路径顺推到紧后工序后,再将后道工序上炉次以先到先加工原则分配到合适的工位加工,最后通过时间调整策略来缩小炉次的开始作业时间与参考目标时间点的偏差。利用钢厂实际生产作业计划数据进行算法验证,结果表明模型及算法能快速生成没有作业时间冲突且实现连浇的可执行炼钢生产作业计划。     

求解炼钢连铸生产调度问题的改进算法

将炼钢连铸生产调度问题抽象为混和流水车间调度,建立了0-1型混合整数线性规划模型,并提出了一种遗传和线性规划相结合的求解方法。该模型通过优化钢水传搁时间来满足钢水的温度要求,通过最小化浇次开浇提前/拖期惩罚来协调连铸与热轧间的生产节奏。在算法设计中,给出了一种染色体编码来表示炉次设备指派与炉次在设备上的加工顺序方案,并探讨了相应的遗传操作。最后,仿真实验的结果表明了该算法的有效性。     

不确定条件下炼钢-连铸生产调度的两阶段鲁棒优化方法

根据炼钢-连铸生产过程的特点,建立一种考虑加工时间和运输时间不确定性的两阶段鲁棒优化模型,即在第1阶段确定排序和指派变量,在第2阶段确定时间变量.针对两阶段鲁棒优化问题的复杂性和非线性难点,运用线性对偶理论将其转换为最差场景下的网络优化问题.针对简化后的网络优化问题,提出一种基于协方差自适应进化策略(covariance matrix adaptation evolution strategy,CMA-ES)的求解算法,并引入基于瓶颈浇次的重启策略以提升其搜索效率.最后,基于不同规模的测试实例进行模型灵敏度分析及算法对比测试.计算和统计结果验证了所提出的调度模型在不确定性条件下的有效性及改进CMA-ES算法的竞争性.     

面向炼钢—连铸调度过程的两阶段优化模型与算法

以某钢厂多台转炉及多台精炼炉对多台连铸机的复杂生产线为研究对象,针对其调度过程涉及多设备、多目标、多约束等调度要素,且离散和连续变量混杂,采用常规建模方法难以满足现场对调度的精度及排产速度的需求问题,提出一种新型的两阶段优化建模方法.首先,证明了炉次从炼钢到连铸总等待时间最小的调度目标与该炉次在转炉开始作业时间最大是等价的事实,并以离散型的设备变量为决策变量,以转炉开始作业时间最大为动态规划最优指标,建立设备指派多阶段动态规划基本方程和设备指派优化模型;然后,以炉次在设备开始作业时间的连续型变量为决策变量,并将准时开浇的非线性调度指标转化成与之等价的线性优化目标,以在同一台连铸机上浇铸的炉次之间断浇的时间间隔最小、钢包在设备之间的冗余等待时间最小、提前与滞后理想开浇时间的时间间隔最小为目标,建立线性规划冲突解消模型.工业实验表明所提出两阶段优化建模方法在求解速度与求解精度均满足现场要求.     

加工时间不确定的炼钢-连铸鲁棒优化调度方法

炼钢-连铸生产存在着复杂的物理和化学变化,加工时间在实际生产中呈现出较强的波动性,基于标准加工时间建立的调度方案难以满足实际生产需求.针对加工时间不确定的炼钢-连铸调度问题,采用鲁棒优化方法,构造“盒子+多面体”型不确定集处理加工时间信息,建立以总等待时间最小为目标的炼钢-连铸鲁棒优化调度模型.针对模型中存在两种不同类型决策变量的情况,即离散型的指派变量和连续型的鲁棒对等转换变量,结合两类变量特征提出一种混合编码遗传算法,并针对染色体的混合编码特征提出并行进化策略.算法中引入精英策略和自适应的调节参数方法,以提高搜索能力.最后基于不同规模的实际生产数据进行仿真实验,验证了鲁棒优化调度模型和算法的有效性.     

基于混合遗传算法的订单生产调度在机车车辆行业中的应用

机车车辆行业作为典型的面向订单的机械制造企业,优化的生产调度方法能提高订单的准时交货,缩短产品的生产周期,提高企业的市场竞争力。订单生产调度问题是典型的NP-hard问题。遗传算法(Genetic Algorithms)为求具有多个约束的复杂问题提供了有效的方法。但是遗传算法的局部搜索能力比较差,在解决订单生产调度问题中存在着明显的不足。本文引入了局部搜索能力很强的禁忌搜索算法,用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合遗传算法来解决机车车辆行业中面向订单生产调度问题。     

求解动态车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

对带时间窗的动态车辆调度问题进行分析,引入虚拟点和时间轴概念,建立基于时间轴的动态车辆调度模型,并提出基于C-W节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法进行求解.算法中使用动态方法构造候选解和动态禁忌长度的选取策略来提高算法的收敛速度,最后通过测试实例验证了该混合算法解决动态车辆调度问题的有效性和可行性.     

基于变约束规划模型的炼钢连铸动态调度

针对炼钢连铸生产过程中时常出现各种扰动, 采用人工调度存在反应慢、调度结果不优化的问题, 在分析各种调整方式基础上, 建立了在线调整非线性规划模型, 通过约束变化满足不同的调整方式要求, 并将模型转化为线性规划模型后对其进行求解. 在国内某大型钢厂应用结果表明: 采用该方法在缩短动态调度时间、减少钢水冗余等待时间、提高设备负荷率方面取得显著成效.     

连铸-轧制生产中带有批决策的排序问题的建模与优化方法

以长材产线为背景, 研究了炉次在连铸及轧制阶段的组批及批排序问题. 与以往将连铸、轧制分开研究不同, 本文同时考虑连铸和轧制阶段对组批及批排序的要求, 还考虑了下游工序精整机组负荷均衡生产的要求. 为该问题建立了新的混合整数规划(Mixed integer programming, MIP) 模型. 由于问题的NP-hard 属性和模型的大规模特征, 以及工业应用的实际要求, 本文提出了改进的分散搜索(Scatter search, SS) 算法用于求解该问题. 在改进的SS 算法中, 利用解的相关性质来限制搜索空间, 并将变邻域搜索策略引入, 从而结合解的多样性及邻域互补性特点, 充分发挥算法混合的优势. 实际数据的计算结果验证了改进SS 算法的有效性.