鋼鐵企業(yè)軋線產(chǎn)能規(guī)劃模型及算法研究.pdf

1、近幾年來,隨著市場環(huán)境的變化與市場競爭的日趨激烈,鋼鐵產(chǎn)品需求日趨小批量、多品種,及交貨周期越來越短。小批量多品種的特點決定了生產(chǎn)工藝路徑的復(fù)雜多變,交貨周期短的特點導(dǎo)致生產(chǎn)組織中出現(xiàn)瓶頸設(shè)備的問題,這兩個因素均都制約著鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能。因此,對鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能規(guī)劃問題進(jìn)行研究具有重要的現(xiàn)實意義。
　　產(chǎn)能規(guī)劃問題,是指綜合考慮現(xiàn)有條件下的多種約束限制,合理選擇現(xiàn)有合同資源池的合同在滿足物料平衡、能力約束平衡及按時交貨的前提下,達(dá)到經(jīng)濟(jì)

2、效益等的最大化。產(chǎn)能規(guī)劃問題本質(zhì)上屬于組合優(yōu)化問題,以往文獻(xiàn)大都研究調(diào)度問題,本文根據(jù)現(xiàn)場實際需求,重點研究從合同資源池選擇合適合同并投產(chǎn)的問題,從合同計劃流程上來說處于更上游。
　　針對鋼鐵企業(yè)中的軋線產(chǎn)能規(guī)劃問題,建立了混合規(guī)劃模型,以加權(quán)合同重量最大化為目標(biāo),綜合考慮機組產(chǎn)能約束、計劃期約束、物料平衡約束與非工藝路徑約束等約束條件。
　　針對軋線產(chǎn)能規(guī)劃問題的模型特性,提出了基于群體增量學(xué)習(xí)(PBIL, Populat

3、ion Based Incremental Learning)與線性規(guī)劃的求解算法。首先設(shè)計PBIL算法的0-1染色體編碼,每個染色體代表一個合同選擇方案,并利用線性規(guī)劃模型求解染色體的適應(yīng)度值,然后經(jīng)多次迭代得到適應(yīng)度最優(yōu)的染色體個體,即得到最優(yōu)合同選擇方案,并給出合同投產(chǎn)方案。經(jīng)實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)測試,利用該模型與算法可以在較短時間內(nèi)給出較優(yōu)方案,驗證了模型的合理性與算法的有效性。
　　基于本文提出的模型與算法,設(shè)計并開發(fā)了軋線產(chǎn)能