钢铁企业自拟合同计划问题研究
发布时间:2020-07-11 10:55
【摘要】:为了快速消耗无委托板坯,解决无委托板坯占用资金和库存的问题,本文研究了钢铁企业中的自拟合同计划问题。该研究能够有效提高无委托板坯的利用率,降低钢铁企业生产和库存成本,提高企业效益。自拟合同计划问题包括自拟合同制定问题和自拟合同匹配问题。其中,自拟合同制定问题是将无法消耗的无委托板坯聚类组成自拟合同;自拟合同匹配问题是将无委托板坯匹配给自拟合同。针对两个问题,分别建立整数规划模型,并设计改进的差分进化算法进行求解。具体的工作内容如下:1)研究了并行多产线自拟合同制定问题。该问题的任务是在满足负荷均衡、自拟合同能力的条件下,将无委托板坯进行聚类组成自拟合同,同时将得到的自拟合同分配给热轧产线。与以往的研究相比,本文将自拟合同的聚类和产线分配集成优化。考虑实际生产工艺规程,以最小化自拟合同个数、最小化板坯规格差异、最大化消化无委托板坯个数、最小化生产负荷偏差、最小化板坯的在库时间为目标,建立了整数规划模型,并设计了基于HDE的改进差分进化算法对问题进行快速近优求解。最后,通过数值实验,并与商业求解软件CPLEX对比,验证了算法和模型的有效性。2)研究了自拟合同匹配问题。该问题的任务是在满足自拟合同能力、匹配工艺规程等约束条件下,将无委托板坯分配给自拟合同。针对该问题,以最小化自拟合同需求量与分配量差异成本、最小化自拟合同开启成本为目标,建立了整数规划模型,并设计了改进的差分进化算法对问题进行高效求解。针对自拟合同一对多的匹配模式,设计了整数编码与解码方法,并提出了两种基于目标最小化的启发式算法与随机策略一起获得质量较好的初始种群。同时,设计了基于混合策略的变异操作,保证解的多样性和收敛速度。在选择之前,对交叉后的解进行两种启发式的修复。通过数值试验,并将提出的算法与CPLEX进行比较,验证了算法的有效性。3)以自拟合同制定与自拟合同匹配问题的模型和算法为核心,设计并开发自拟合同计划决策支持系统,该系统与企业ERP数据对接,实现自拟合同的制定与匹配,降低生产成本。
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.31;TP18
【图文】:
Fig.邋3.4邋Comparison邋of邋solution邋time邋with邋improved邋differential邋algorithm邋and邋CPLEX逡逑通过表3.3的实验结果对比,我们可以看出在40X20的规模时,CPLEX可以求到问题的最优解,在60X30的时候由于内存溢出而不能求解。而改进的差分进化算法逡逑无论是在小规模还是大规模都能快速求解到问题的最优解或者近优解,从而验证了算的有效性。下面从两个方面具体分析:逡逑1)从目标值看求解质量,如图3.3所示,利用启发式求解结果作为差分进化算法的逡逑初始解,改进的差分进化算法可以和商业求解软件CPLEX在小规模时求得相同的目值,且都是最优值。当在中规模时,改进的差分算法依旧可以求得算法的优质目标值,逡逑且与CPLEX求得的值的偏差在3%左右。在大规模时,CPLEX由于内存溢出,已经法求解到任何解,然而改进的差分进化算法却能求解。所以综合分析,差分进化算法更逡逑具有适用性。逡逑2)从求解时间看求解速度,如图3.4所示,单独分析来看,随着规模的增大,无是CPLEX还是改进的差分进化算法,求解时间都随着规模的增大而增大,但是改进差分进化算法的求解时间变大幅度很小,CPLEX超过3600s的情况在图中没有体现,逡逑
Fig.邋4.4邋Data邋download邋interface逡逑2)点击板坯数据,界面右侧区会出现按照各种条件查询板坯的界面,比如板坯号、逡逑出钢记号、宽度、长度、厚度等条件,这些条件可以根据个人需要进行不同的组合,最逡逑后点击查询,就会在界面的右下侧查询出所有的符合条件的板坯数据。逡逑3)点击合同数据,和板坯数据类似,也是按照输入的条件组合查询所需要的合同逡逑数据。逡逑4.2.2参数设置逡逑?逦ab邋卜?逡逑?逦???■邋逦逡逑衫数设]逡逑rft^B逡逑逦r ̄ ̄ ̄ ̄「邋逦邋,逦—zzz]逦1逦|逡逑校式设B邋1逦|
本文编号:2750307
【学位授予单位】:东北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.31;TP18
【图文】:
Fig.邋3.4邋Comparison邋of邋solution邋time邋with邋improved邋differential邋algorithm邋and邋CPLEX逡逑通过表3.3的实验结果对比,我们可以看出在40X20的规模时,CPLEX可以求到问题的最优解,在60X30的时候由于内存溢出而不能求解。而改进的差分进化算法逡逑无论是在小规模还是大规模都能快速求解到问题的最优解或者近优解,从而验证了算的有效性。下面从两个方面具体分析:逡逑1)从目标值看求解质量,如图3.3所示,利用启发式求解结果作为差分进化算法的逡逑初始解,改进的差分进化算法可以和商业求解软件CPLEX在小规模时求得相同的目值,且都是最优值。当在中规模时,改进的差分算法依旧可以求得算法的优质目标值,逡逑且与CPLEX求得的值的偏差在3%左右。在大规模时,CPLEX由于内存溢出,已经法求解到任何解,然而改进的差分进化算法却能求解。所以综合分析,差分进化算法更逡逑具有适用性。逡逑2)从求解时间看求解速度,如图3.4所示,单独分析来看,随着规模的增大,无是CPLEX还是改进的差分进化算法,求解时间都随着规模的增大而增大,但是改进差分进化算法的求解时间变大幅度很小,CPLEX超过3600s的情况在图中没有体现,逡逑
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