基于多目标优化的炼钢-连铸生产智能调度模型与算法

针对现有数学规划模型和算法对设备冲突欠缺直接、有效的处理方法问题,应用多目标优化的基本思想,建立了新的炼钢-连铸生产智能调度模型,将炼钢-连铸生产调度问题转化为具有两个目标的多目标优化问题,其中,第1个目标为最小化全厂完工时间与所有炉次等待时间,第2个目标由不能消解的设备冲突时间转换得到,这样利用多目标优化方法的先天优势来克服传统方法的不足,并设计了基于多目标进化算法NSGA-Ⅱ的求解算法;此外,针对设备冲突困境,还提出了一种基于等待时间松弛的冲突消解方法,通过迭代松弛调整炉次的等待时间长度完全消解设备冲突。在国内某大型转炉炼钢厂的应用实践表明了所提模型和算法的有效性。     

炼钢-连铸过程生产计划与调度问题综合优化研究

生产计划与调度是炼钢厂生产管理与控制的重要环节。对特殊钢厂炼钢-连铸过程的生产计划与调度问题进行述评,对国内外其研究现状进行分析,并指出了其生产计划与调度结构的发展趋势。结果表明,合理的生产计划与调度方案,是特殊钢厂实现高品质、高效生产的重要途径,亦可对其全过程进行高效协调与管理,从而降低能耗和冶炼成本。     

基于UML炼钢-连铸车间生产调度系统建模

为了适应炼钢-连铸生产调度系统对实时性和动态性的要求，用Unified Modeling Language(UML)对该问题建立了需求模型、静态模型和动态模型，探讨了使用UML建模的特点及关键技术，结果表明，UML能够将系统的结构与数据良好的结合起来，精确体现系统的需求。     

数据可视化技术在炼钢-连铸生产调度中的应用

在现代钢铁生产企业中炼钢-连铸已经成为生产的核心工序,在企业管理中其生产调度管理已经成为难点与核心问题。在炼钢-连铸的生产调度中不仅要协调好各个工序之间的生产进度,还要充分考虑和后续工序的衔接问题,所以,要求相应的调度系统一定要具备较高的动态性与实时性。而数据可视化技术的应用有效的解决了上述情况,充分发挥出了编制、监控、调整的作用。     

分布式炼钢-连铸在线生产调度系统

分析了炼钢—连铸生产管理特点,给出分布式在线生产调度系统的总体结构,并描述了专家系统、启发式算法和人机交互相结合的生产调度计划集成化编制方法·现场实际运行表明：该系统可快速准确收集生产实绩数据,完成生产过程在线监视;编制出符合现场情况、满足工艺要求的高效生产调度计划·     

钢厂炼钢-连铸生产调度及重计划方法

为解决炼钢-连铸生产调度中扰动情况下的重计划编制问题,提出一种按扰动时的作业计划是否已开始执行进行作业计划的分类,并分别采用正向时间并行顺推算法与反向基于遗传算法和时间并行倒推的混合优化算法进行炉次计划的重计划。利用某钢厂8 h的实际生产作业计划数据进行的验证结果表明:该方法能快速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产重计划与调度方案。     

炼钢连铸生产计划调度一体化的仿真优化模型

为解决炼钢-连铸生产计划制定的可执行性与调度过程的时间不确定性影响问题,建立了一种计划调度一体化的仿真优化模型。模型以炼钢生产流程中的物流为对象,将连铸的连浇批量计划完成作为仿真的目标导向,同时考虑了过程的实时信息,并将生产调度原则抽象作为仿真模型的局域演化规则;模型可根据生产目标、过程信息按局域规则进行工位状态更新和物流迁移,从而实现目标导向下的自组织仿真。对于任意设定的时间范围,通过仿真模型的一次连续演化即得到可执行的炼钢连铸炉次计划,即初始调度方案。以某钢厂8h的生产实际数据检验了该仿真优化方法的有效性。     

基于单元特定事件的多缓冲炼钢连铸生产调度建模

针对炼钢-连铸生产实际,提出多缓冲炼钢-连铸生产调度问题。考虑缓冲、分配、排序、时间、连铸等实际约束,建立基于单元特定事件的连续时间混合整型线性规划模型,实际案例验证了该模型的有效性。     

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。     

特殊钢厂炼钢-连铸调度模型

针对特殊钢厂的炼钢-连铸调度问题,建立了多目标调度模型.在模型求解过程中,对静态调度策略和动态调度策略进行了探讨.在静态调度部分,结合炼钢厂运行原则,并根据炼钢炉和连铸机作业周期的不同对应关系,对生产模式进行了分类,给出了相应的求解方法.在动态调度部分,给出了基于规则的动态调度策略以及具体的时间调整方法.最后,根据某转炉特殊钢厂的实际生产状况,在三台连铸机同时生产的情形下,对三个浇次的调度计划进行了仿真计算.通过与实际生产数据的比较,表明所采用方法的有效性.     

炼钢连铸混合智能调度方法及其应用

在炼钢连铸生产工艺约束条件下,针对多设备、多工序、以及生产类型复杂的生产环境,目前还难以在合理时间内获得最优调度解,提出了基于规则的专家调度方法、基于规划的两阶段调度方法和基于多级模糊综合评价方法的混合智能调度方法,并在合理时间内得到一个有效的可行解。应用混合智能调度方法建立了智能调度架构,设计并开发了软件系统。该系统应用于国内某大型钢厂的生产调度,在缩短计划编制时间、减少钢水等待时间、提高设备利用率方面获得显著经济效益。     

炼钢连铸系统的动态调度模型和启发式调度算法

针对炼钢连铸系统对单元设备建立了动态调度模型,并利用基于该模型的赋时同步有色Petri网对整个系统建立动态调度模型,针对该模型,提出了一种启发式调度算法解决动态调度问题,并基于此实现炼钢连铸的仿真调度系统,结果表明,该算法能够较好地实现多级多机FIFO（先入先出）系统的动态调度问题。     

基于拉格朗日下界求解的炼钢-连铸生产调度方法

为提高炼钢-连铸生产效率,以加权总完工时间、作业等待惩罚总和最小化为目标,基于时间索引建立数学规划模型。在证明原问题、松弛问题、对偶问题三者最优解关系基础上,将机器容量约束松弛到目标函数中,运用次梯度算法求原问题下界,得到各炉次的开始时间序列。为消除松弛解中的有向环,采用融入启发式规则的列表调度,按照机器可用性优先原则,将炉次均衡地指派到各个加工机器上。利用GAMS/Cplex软件对18个调度算例进行测试运算,结果表明以较少的计算代价可以得到令人满意的近优解,因此本文提出的基于拉格朗日下界求解的方法对炼钢-连铸生产调度问题是可行的和有效的。     

分布式炼钢—连铸在线生产调度系统

分析了炼钢—连铸生产管理特点,给出分布式在线生产调度系统的总体结构,并描述了专家系统、启发式算法和人机交互相结合的生产调度计划集成化编制方法·现场实际运行表明:该系统可快速准确收集生产实绩数据,完成生产过程在线监视;编制出符合现场情况、满足工艺要求的高效生产调度计划·     

文化基因算法求解多工艺路线炼钢-连铸生产调度问题

针对包含多工艺路线的炼钢-连铸生产调度问题,综合考虑生产过程中的多种约束条件,以文化基因算法为基础提出一种新的求解方法。在文化基因算法设计过程中,对于不同工艺路径的机器选择,采用启发式规则指导的机器指派方法;在算法优化中,通过引入基于连接矩阵的相似工件块交叉方法和基于基因位全插入的邻域搜索算子,从全局和局部搜索角度全面提高算法性能。最后,通过对多组算例进行对比分析,验证了本文算法的可行性和优越性。     

应用改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题

炼钢连铸制造流程是一个复杂的多阶段、多产品生产过程,其生产调度问题可建模为车间调度问题. 提出一个改进遗传算法求解炼钢连铸生产调度问题. 改进包括三个方面:基于排序的适应度分配、基于排序的工件过滤交叉算子和基于指数关系的变异率曲线. 经24个benchmark的比较测试表明,改进遗传算法比传统遗传算法的寻优能力更强. 通过16个生产计划和6个处理工序的炼钢连铸生产调度实例计算结果表明,改进遗传算法是有效的.     

考虑班次约束的Job Shop等量分批调度算法

为解决产品种类多、中小批量的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于等量分批方法的多目标柔性分批启发式调度算法。考虑了实际生产中的班次作息时间等约束,采用FIFS与EDD、SPT及OSPT策略相结合的多种分派规则,使得算法在优先调度空闲机床的情况下,根据不同的分派策略得出短批次优先、短订单优先、交货时间优先的三种调度结果,决策者可根据三种调度结果的性能选择最适合的调度方案。实例计算结果表明,该算法是高效、可行的。     

基于JIT的炼钢-连铸生产调度模型研究

在连铸工艺、设备资源等约束条件下,为提高炼钢-连铸生产效率,避免人工调度,炼钢-连铸作业的精准调度已成为钢铁行业迫切的需求.通过对某炼钢厂现场调研,整合流程信息和时间数据,基于JIT提炼出炼钢-连铸生产调度的核心问题--炉机节奏匹配;进一步构建起基于柔性 Jobshop的炼钢-连铸调度系统模型和数学模型以及基于最小松弛时间的调度规则;最后用Lekin仿真调度实例,并将仿真结果与实际生产调度数据进行了分析和比对.实验数据表明了模型的正确性.     

炼钢—连铸生产的计划与调度结构

分析了炼钢－连铸生产工艺流程的特点，给出了一个炼钢－－连铸生产计划与调度编制方法的总体结构，以及编制风－连铸作业计划的基本程序。     

炼钢─连铸生产的计划与调度结构

分析了炼钢－连铸生产工艺流程的特点，给出了一个炼钢－连铸生产计划与调度编制方法的总体结构，以及编制炼钢－连铸作业计划的基本程序