连铸-轧制生产中带有批决策的排序问题的建模与优化方法

以长材产线为背景,研究了炉次在连铸及轧制阶段的组批及批排序问题.与以往将连铸、轧制分开研究不同,本文同时考虑连铸和轧制阶段对组批及批排序的要求,还考虑了下游工序精整机组负荷均衡生产的要求.为该问题建立了新的混合整数规划(Mixed integer programming,MIP)模型.由于问题的NP-hard属性和模型的大规模特征,以及工业应用的实际要求,本文提出了改进的分散搜索(Scattersearch,SS)算法用于求解该问题.在改进的SS算法中,利用解的相关性质来限制搜索空间,并将变邻域搜索策略引入,从而结合解的多样性及邻域互补性特点,充分发挥算法混合的优势.实际数据的计算结果验证了改进SS算法的有效性.

基于改进型批决策与调度建模的生产计划调度系统的研究

热轧型钢生产工艺复杂,其生产中极易出现由于计划调度安排不当而产生的交货期延误、库存超负荷等问题。针对以上问题研究设计了MES生产计划调度系统,改进了批决策调度策略用于数学建模,利用自适应遗传算法求解生产调度计划。以此为基础,为某热轧企业设计实现了生产计划调度系统,并通过真实的热轧型钢订单、原料、设备等数据,对模型改进前后的计划编制方法进行模拟与比较,验证了利用该改进型批决策与调度模型编制的热轧型钢生产调度计划可节省生产时间、降低设备调度时间,以此来指导热轧型钢的生产可切实减少交货延误和减少库存占用率,并提高企业利润率。

基于遗传算法的MES热轧型钢生产计划调度系统的研究

针对热轧型钢企业生产计划调度的约束复杂、易延误交货期、寻求最优解困难等问题,提出生产计划调度系统的结构功能设计方案,选用改进的批决策批调度策略建立计划调度模型,并利用遗传算法求解生产调度计划。以某热轧型钢企业设计实现的制造执行系统为依托,研究生产计划调度系统的执行情况,通过不同的订单数据以及不同的计划编制方法进行模拟计算和结果比较,验证了该改进型批决策与批调度模型的解可降低设备调度、节省生产时间、减少交货延误,以此来指导热轧型钢的生产可切实提高企业生产效率。