融合启发式规则和文化基因算法的多缓冲炼钢—连铸生产调度

针对炼钢连铸生产多缓冲多约束的特点,基于浇次调度提出一种混合启发式规则与文化基因算法的调度方法。建立了炼钢连铸生产调度模型,提炼出有限、无限和可加工三类缓冲区。提出浇次内和浇次间两种启发式规则,通过缓冲区分配和定时来保证同一浇次内的生产顺行和各浇次间的准备时间约束。设计了文化基因算法,将启发式规则融进初始化和解码过程,构造基于优先组合矩阵的变邻域搜索算子改进其局部优化。通过某炼钢厂的实例及随机实验表明所提方法有效,且具有优异的局部拓展与全局优化能力。

烧结钕铁硼甩带生产计划编制方法及应用

针对烧结钕铁硼磁性材料甩带工序的生产特点:生产工单的需甩带量并非都小于甩带炉炉重的最大值;在甩带炉中加工的炉次的重量是个范围,非固定值;生产工单对应牌号在甩带库中的备料要在企业要求的范围内。从现场计划员的经验、历史生产实绩及现场的工艺约束中提取5类共11条规则。首先,通过是否常用牌号工单,是否长订单工单,设定甩带炉次重量;其次,按照工单优先级和现场工艺约束进行生产工单组炉;最后,根据历史生产实绩和设定的库存备料量进行甩带炉重和炉次的调整。将该方法应用于为该企业研发的生产计划子系统中,实际应用结果表明,该方法将工单拖期率由40%下降到20%,提高工单准时交货能力;优化甩带库库存备料,以实现企业的节能降耗。

CSP生产模式下轧制计划编制模型及算法

针对紧凑式带钢生产(CSP)模式下的轧制计划编制问题,综合考虑设备能力、订单需求和相邻板坯间厚度跳跃,提出一种两阶段问题求解框架。第一阶段以最小化轧制单元数和非计划卷使用量为目标建立整数规划模型,为保证模型的求解效率,从生产实际中提炼出"优先薄板,后补非计划材"的启发式规则进行求解。第二阶段以最小化板坯间平均厚度跳跃为目标来建模,综合考虑非计划卷厚度可变的特性,提出一种多邻域结构的变邻域搜索算法进行求解。通过某CSP生产线的轧制计划编制实例验证了该模型和算法的有效性。

浇次计划编制的混合启发式—交叉熵算法

为得到最优浇次计划,包括浇次数量及各个浇次内炉次的选择与排序,提出浇次计划的旅行商问题模型及混合启发式—交叉熵算法。以最小化开浇费用、炉次间连浇惩罚费用及未被选炉次惩罚费用为目标,建立了浇次计划的旅行商问题模型。利用钢级连浇启发式规则对给定炉次进行分组,并根据炉次间连浇惩罚费用大小对初始状态转移概率矩阵的构造进行了改进,构建了混合启发式—交叉熵算法。通过实例验证了模型及算法在实际浇次计划编制问题中的有效性。

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。

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。