炼钢炉次计划仿真系统的设计与实现

炼钢炉次计划对于钢铁企业生产计划的编制起着承上启下的重要作用.针对炉次计划问题多目标、多约束的复杂特点,建立了整数规划模型,提出了基于现场计划编制人员经验规则的多阶段启发式算法对其进行求解,并以该模型和算法为核心开发了炼钢炉次计划仿真系统,讨论了其的结构与功能.利用生产现场的实际数据,对系统进行了离线仿真,并计算了炉次计划结果的评价指标.仿真结果表明:该模型及算法可以快速、高效的编制炉次计划;该仿真系统为炉次计划模型及求解算法的研究提供了仿真实验平台,并为进一步在实际工程中的应用奠定了一定的基础.     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

基于蚁群优化算法的步进式加热炉调度

针对钢铁企业生产中的步进式加热炉调度问题,同时考虑到加热炉的生产能耗与热轧机的生产效率,以板坯的实际加热时间、热轧机等待加热板坯的时间以及加热炉内冷热板坯混装次数最小化为目标,建立了冷热板坯混装模式下的步进式加热炉调度问题的数学模型.并针对模型的特点,设计了求解模型的蚁群优化算法.算法中嵌入基于邻域搜索的局部搜索过程,...