钢坯最优倒垛问题及其Stacking邻域搜索算法

以钢坯倒垛问题为研究对象,建立以最小化轧制序列总倒垛数和吊车运行距离的多目标整数规划模型,并在已有的多回路启发式算法及Sequence邻域搜索算法的基础上设计了基于Stacking邻域搜索的两阶段启发式(TASNS)算法。算法综合考虑了入库钢坯的钢种、规格、长度等属性在垛位上具有连续堆放以及轧制轧序列之间规格相近性的特点。基于实际钢厂数据的验证,表明算法在实际生产中是有效且可行的。     

基于约束满足方法求解热轧带钢库存匹配问题

针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证.     

连铸连轧和冷装热轧并存环境下的炼钢2连铸生产调度模型与算法

针对连铸连轧和冷装热轧并存环境下的炼钢-连铸生产调度问题,建立了基于浇次开浇时间的炉次指派和作业排序模型.在该模型中,通过浇次开浇时间单位提前/拖期成本的惩罚值的控制可以协调炼钢-连铸和热轧生产环节之间的匹配关系.对所建立的模型,提出了基于遗传算法和线性规划的实用算法,并给出了源于实际生产数据的计算实例.     

等待时间受限的流水车间调度问题的若干性质

等待时间受限的流水车间调度问题广泛存在于高温连续作业或中间产品不稳定的流水车间生产管理过程中, 要求工件在相邻机器上的等待时间不能超过一定的上限. 针对以最小化最大完工时间为目标函数的该类问题, 研究了加工机器上的工件序列特征, 并在此基础上分析了基于排列排序进行问题求解的可行性和有效性, 为算法求解提供了理论依据.     

求解板坯倒垛和落位问题的分布估计算法

针对钢铁企业板坯库的板坯倒垛问题,与以往的研究不同,考虑了在倒垛过程中压在目标板坯上的障碍板坯可以不倒回原垛位的作业模式.提出采用板坯在板坯库中的移动次数来衡量板坯库的作业负荷,建立了以移动次数为优化目标的整数规划模型.在对模型的求解中设计了基于概率模型进化的分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)来确定轧制单元对应的板坯,采用基于辐射邻域的启发式算法为障碍板坯寻找最佳的落位位置.通过不同规模的数据实验,探讨了参数对算法性能的影响,确定了有效的参数组合.并与当前常用的改进遗传算法、单亲遗传算法进行对比,验证了所提算法的有效性和鲁棒性.     

求解并行加热炉群调度问题的三阶段算法

针对并行加热炉群调度问题,提出了以板坯的最大完工时间和炉内总停留时间最小化为目标的求解算法.算法由3个阶段组成:第1阶段以关键路规则为基础确定板坯排序,在一定条件下具有最优性;第2阶段对任意给定的板坯排序,给出该排序下关于炉内总停留时间的最优可行排序;第3阶段对任意给定的可行板坯排序,给出该可行板坯排序下满足板坯释放时间的最优调度方案.     

基于变邻域搜索的热轧圆钢批量调度多目标优化方法

针对热轧圆钢的批量调度问题,考虑实际生产中工艺规程和交货期对轧制单元连续加工的影响,建立了以最小化设备调整时间、拖期生产惩罚和钢种跳跃惩罚为优化目标的数学模型,并设计了一种嵌入EDD规则的变邻域搜索算法。算法首先结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解;根据实际生产需求,将最小化设备调整时间作为主要目标,设计变邻域搜索算法实现目标优化,其中,运用混合算子构造邻域结构和局部搜索,并引入模拟退火接受准则来控制迭代过程中产生的新解;同时,为了最小化拖期惩罚和钢种跳跃惩罚,在求解过程中嵌入了EDD规则以及钢种排序规则。实验结果表明,模型和算法是可行且有效的。     

单一尺寸圆坯的无缝钢管坯料设计模型与算法

无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性.