国外钢铁厂集成计算机生产管理系统

国外大型钢铁厂纷纷致力于开发新的集成计算机生产管理系统。这一系统对钢铁厂全部主要工序的生产进行在线的集成计划、调度和控制,以提高生产率和产品质量,减少能源消耗,节约劳动力,满足用户对产品多品种、小批量、高质量的要求。本文介绍了这一系统的特点和所采用的某些先进技术及其所取得的效果。

钢铁厂氧气系统的日最优调度

建立了钢铁厂氧气系统日最优调度模型,采用两阶段算法和一种新的拉格朗日松弛方法,成功地解决了在微型机上对模型的求解问题。仿真计算表明了所给算法和模型的有效性。

控制系统的发展概况

本文简要介绍控制系统目前的发展状况。阐述了综合化控制系统的最新进展，论述了新一代控制系统的发展动向。

一种新的拉格朗日松弛方法及其应用

本文对钢厂氧气系统最优计划调度的机组组合问题,给出一种新的拉格朗日松弛求解方法,证明了这一方法的对偶误差小,因而在分支定界中切除分支快,使计算时间大为缩短。对氧气系统的仿真计算结果,证明所给方法的有效性和理论分析的正确性。

“线性”离散事件动态系统的频域方法

本文应用极大代数研究离散事件动态系统的频域解算法,导出了传递矩阵A(z)的级数A~·(z),给出A~*(z)的存在和收敛条件,给出一种在频域计算特征值的新方法。

一类柔性加工系统资源投入的控制

本文引入资源投入延迟工序,形成描述 FMS 的动态网络图;给出一种由频域求解动态网络图描述的加工系统的特征值的方法;研究了动态排序中的资源投入方式,给出了实现资源最优投入的条件和求解方法。

炼钢－连铸最优炉次计划模型与算法

对钢铁厂炼钢－连铸计划与调度中的炉次计划建立了一个最优炉次计划混合整数规划模型．为了用遗传算法求解这一带约束条件的混合整数规划模型，提出了一种染色体的构造策略和交叉、变异方法，解决了迭代过程中满足可行性要求的问题，经用实际数据进行计算，表明所给模型和算法是有效的．

基于准时制的炼钢-连铸生产调度问题研究

在钢铁ＣＩＭＳ下对于在安排炼钢－连铸调度中的机器冲突问题建立了基于准时制调度思想的数学模型，经过变换，将非线性规划问题转化为线性规划问题，用标准线性规划程序进行求解，使这一模型能够用于生产实际．最后给出了一个应用实例．

炼钢-连铸-热轧集成批量计划因素分析

炼钢—连铸—热轧的集成生产批量计划是集成生产计划 (调度 )的关键问题之一 ,在对炼钢—连铸—热轧的集成生产工艺和生产管理与传统冷装工艺及生产管理的对比分析基础上 ,对炼钢—连铸—热轧的集成生产批量计划的问题特征进行了分析 。

炼钢─连铸最优浇次（CAST）计划

研究钢铁厂ＣＩＭＳ中炼钢－连铸计划与调度中的浇次计划编制方法，建立了最优浇次计划的０－１整数规划模型，提出了求解这一带约束的０－１规划模型的遗传算法的构造和求解方法，用实际数据仿真计算结果表明。

板坯最优倒垛问题的有效启发式算法

板坯库用于存放由炼钢 -连铸工艺阶段产生的、供热轧生产阶段进一步轧制成带钢或钢板的板坯 .一个板坯库中可分为多个逻辑区域 ,每个逻辑区域又进一步分为多个垛位 .同一垛位的板坯之间是叠放的 .最优倒垛问题是如何从 M个相关的板坯垛位中选择 N个板坯 ,在满足相应的轧制单元计划所需要的板坯序列要求的条件下 ,保证总的板坯倒垛次数最少 .首先对倒垛问题进行了定义 ,在分析了问题的邻域结构基础上 ,构造了新的多回路启发式算法 .通过精选的随机产生的 2 0 0个问题例子的实验显示 ,提出的启发算法的性能在计算速度和最优性方面都明显优于原系统的启发式算法 ,在最优性方面平均改进率达到 2 0 % ,在计算时间方面 ,可降低一半以上 .新的多回路启发式算法不但提高了车间作业率 ,也大大降低了生产过程控制机 (FL S)

一类非线性规划的模拟退火求解

本文针对一类非线性规划问题，提出并设计了模拟退火求解算法，分析证明了算法能够渐近收敛于全局最优解且具有多项式计算复杂性，为研究非线性规划提供了新的有效的求解途径。实例计算也表明，模拟退火求解非线性规划确实是有效的。

同顺序(Flow-shop)排序问题的模拟退火求解

本文为Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ问题的求解一般地构造了一类随机方法─—模拟退火算法。基于６种不同的随机抽样方式，分析表明求解算法渐近收敛于全局最优解集且具有多项式计算复杂特性。以不同实例规模的ＵＩＳ、ＦＩＳ和ＮＩＳ的Ｍａｋｅｓｐａｎ最小Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ排序问题为例，计算结果表明模拟退火求解Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ排序问题是有效的．

热轧实施计划中最优倒垛问题的整数规划模型及遗传算法

对钢铁企业板坯库中的最优倒垛问题建立了 0和 1整数规划模型 .这一模型是一个二次规划模型 ,且目标函数的系数与变量的取值相关联 ,属于 NP-难问题 ,获得较大规模的最优解是不可能或非常困难 .为了求解此问题 ,本文构造了改进遗传算法 :(1 )提出了适合于最优倒垛问题的遗传编码 ,运用此编码 ,不但能够产生可行的初始染色体 ,而且能够保证在交叉和变异操作后的染色体仍然可行 ;(2 )改进了遗传算法结构 ,在新的结构中 ,增加了一个培育操作 ,改进了交叉操作 .通过精选随机产生的问题例子的实验显示出 ,提出的算法的性能明显好于原系统的启发式算法 ,最好的改进率达到 7.0 4 % .

CIMS下单级单资源约束的生产批量计划问题的新算法

对单级单资源约束的生产批量计划问题采用Lagrangian松驰算法进行求解 .对能力约束进行松驰后的Lagrangian问题的求解 ,构造了新的启发式算法 ;在用Lagrangian松驰问题获得原问题的可行解时 ,提出了多回路启发式算法 .仿真实验结果表明 ,平均相对对偶间隙可在 2

“线性”离散事件动态系统的特征值

本文讨论无环向图和皮特利网描述的一类离散事件动态系统的特征值的求解方法。对事件延迟系统,给出了频域的特征矩阵M(z)的特征值求法,并由之提出一个新的求取闭环无环向图描述的离散系统特征值的方法。

CIMS下MRP-Ⅱ多级生产批量计划问题的研究

多级生产批量计划问题的研究与开发不但是一个应用上的难题，也是一个理论的难题[1]．本文基于问题的性质．从一个新的角度即从调整变量出发，运用遗传算法（GA）随机搜索进行求解；通过仿真实验，测试6个问题表明，多级生产批量计划问题的GA算法比循环动态规划启发式算法平均改善5％以上．

炼钢─连铸生产调度问题研究

在钢铁ＣＩＭＳ下对于安排炼钢—连铸调度中的机器冲突问题建立了基于准时制调度思想的数学模型，经过变换转化为线性规划模型。最后给出了一个应用实例。

新的Lagrangian松弛法求解CLSP问题

ＣＬＳＰ（ｃａｐａｃｉｔａｔｅｄｓｉｎｇｌｅ－ｌｅｖｅｌｌｏｔ－ｓｉｚｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ）是在受能力约束限制下，确定Ｎ种不同的项目在给定的计划范围Ｔ内的每一个时间段批量，使得在整个计划范围内（ｐｌａｎｎｉｎｇｈｏｒｉｚｏｎ）项目总的调整费用和库存保管费用以及生产费用之和最小．本文基于Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ松弛法和新的启发式算法相结合求解ＣＬＳＰ问题，通过测试１０个问题，仿真实验表明，平均对偶误差可达到２％以内．

成组技术中的P－中位模型的遗传算法

采用遗传算法对成组技术中的零件进行近优分蔟，提出了用０、１码分段构造染色体和分段交叉、变异的策略来满足Ｐ－中位模型复杂约束的要求。实验结果表明，当以类内样本距离之和作为评价准则时，该算法明显好于Ｋ－平均算法。