改进遗传编程求解炼钢-连铸工艺扰动重调度模型

针对目前工艺扰动下炼钢-连铸生产调度计划会随着时间推移和扰动发生逐步积累偏差,不能满足实际生产需要等问题,本文提出了建立以计划内所有炉次的最小完工时间为优化目标的炼钢-连铸重调度模型,并采用改进的遗传编程算法求解该模型。在遗传操作过程中,引入蚁群算法的行为规则和信息素规则以改善遗传编程产生的优秀规则集。以国内某炼钢厂炼钢-连铸生产调度案例进行仿真分析。结果表明,本文提出的模型对实际生产过程的反应程度高,且算法能从求解效率和解的优化效果等方面来高效地解决该问题。

一道工序RGV系统动态调度分析

在自动化生产过程中,CNC加工物料的时间固定,为了使智能加工系统效率达到最优,输送系统的运作方案就变得至关重要,为使输送效率达到最高,建立了一种高效、运算简单的RGV系统调度模型。以RGV输送效率最高设定单目标函数,在一道加工工序下分别建立一级动态预调度模型(不考虑CNC发生故障的情况)和重调度模型(考虑CNC发生故障的情况)研究RGV的动态调度问题,其工作效率分别达到了95%和82%。