炼钢连铸指计划优化模型与算法研究

发布时间：2017-06-04 23:16

  本文关键词：炼钢连铸指计划优化模型与算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：炼钢连铸批量计划是钢铁生产计划与调度领域急需解决的重大关键问题之一,科学合理的批量计划方案可以提高生产效率并降低生产成本。目前对炼钢连铸批量计划的模型不够精确,算法的精度与速度也需要提高。基于此,本文在分析炼钢连铸生产工艺的基础上,研究了炼钢连铸炉次计划问题、浇次计划问题、考虑板坯宽度及重量柔性的炉次计划问题以及考虑炉次宽度柔性的浇次计划问题。通过分析各问题的性质,将其抽象为具有生产实际特征的组合优化问题,建立了相应的数学模型,并设计了针对具体问题的混合改进交叉熵方法。最后,结合交叉熵方法及协同学中自组织概念,构建了批量计划自组织优化算法。本文的创新之处主要体现在分别建立了柔性炉次计划和柔性浇次计划基于带有收益的容量约束路径问题以及广义车辆路径问题的模型,基于初始状态转移概率矩阵对交叉熵算法进行了改进以及构建了基于竞争因子、协同算子及序参量的批量计划自组织优化算法。具体内容概括如下：在炉次数量未知的条件下,将所有炉次的中心订单与该炉次中其他订单的钢级、宽度及交货期差异惩罚费用之和作为炉次差异惩罚,建立了炉次数量未知的炉次计划问题旅行商模型,并通过改进交叉熵算法进行求解。改进交叉熵算法根据订单间钢级及宽度差异对初始交叉熵法的状态转移概率矩阵进行了改进,实际炉次计划数据的仿真计算结果表明,改进的状态转移概率矩阵可以有效提高算法的速度与精确度。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,建立了以最小化开浇费用、炉次间连浇惩罚费用及未被选炉次惩罚费用为目标的浇次计划旅行商问题模型。利用钢级连浇启发式规则和根据炉次间连浇惩罚费用大小赋值的改进初始状态转移概率矩阵,构建了混合启发式-交叉熵算法。实例验证结果表明,与交叉熵方法相比,混合启发式-交叉熵算法能够得到相同或更优的最优目标函数值,运行时间短且稳定性更高。基于带有收益的容量约束路径问题,建立了订单具有柔性宽度和重量的炉次计划模型,并通过混合改进的交叉熵法对其进行求解,通过实际生产数据验证了模型与算法的有效性,通过与遗传算法等智能算法的比较,表明了算法的优越性。基于广义车辆路径问题,建立了炉次具有柔性宽度的浇次计划模型,并基于局部-全局方法的思想,通过混合改进的交叉熵法和可达算法,分别获得炉次顺序以及炉次宽度,从而得到柔性浇次计划的最优解,实验数据表明了本文模型及算法的有效性。针对交叉熵方法存在的随机性较大等问题,结合交叉熵法与协同学中自组织的概念,构造了基于竞争因子、协同算子及序参量的炼钢连铸批量计划自组织优化算法。仿真实验结果表明,竞争因子及协同算子的引入,能够有效加快白组织优化的收敛速度,提高求解稳定性,特别是对于较大规模的批量计划问题,自组织优化方法可以在更短的时间内获得更高质量的批量计划方案。
【关键词】：炼钢连铸 炉次计划 浇次计划 交叉熵法 自组织优化算法
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TF777;TP301.6
【目录】：

• 摘要13-15
• ABSTRACT15-18
• 第一章 绪论18-40
• 1.1 研究目的及意义18
• 1.2 炼钢连铸批量计划研究综述18-25
• 1.2.1 钢铁企业生产工艺介绍18-20
• 1.2.2 炼钢连铸生产计划编制流程20-23
• 1.2.3 炉次计划研究现状23-24
• 1.2.4 浇次计划研究现状24-25
• 1.3 炼钢连铸批量计划与调度研究方法概述25-30
• 1.3.1 数学规划方法26
• 1.3.2 Petri网方法26-27
• 1.3.3 启发式方法27
• 1.3.4 专家系统方法27
• 1.3.5 智能搜索方法27-28
• 1.3.6 多智能体方法28-30
• 1.4 交叉熵方法基本原理及应用30-35
• 1.4.1 基本原理30-33
• 1.4.2 交叉熵方法在优化问题中的应用33-35
• 1.5 自组织方法35-36
• 1.5.1 自组织的概念和特征35
• 1.5.2 自组织方法及应用35-36
• 1.6 本文的技术路线及主要工作36-40
• 1.6.1 本文的技术路线36-37
• 1.6.2 本文的主要工作37-40
• 第二章 炉次计划的改进交叉熵算法40-50
• 2.1 引言40-41
• 2.2 问题描述41
• 2.3 炉次计划模型41-42
• 2.4 基于旅行商问题的炉次计划模型42-43
• 2.5 改进交叉熵算法43-45
• 2.6 实例验证45-48
• 2.6.1 实验数据45-46
• 2.6.2 参数设置46-47
• 2.6.3 算法比较47-48
• 2.7 小结48-50
• 第三章 浇次计划编制的混合启发式-交叉熵算法50-62
• 3.1 引言50
• 3.2 问题描述50-51
• 3.3 基于带有容量限制旅行商问题的浇次计划模型51-53
• 3.4 混合启发式-交叉熵算法53-55
• 3.4.1 初始状态概率转移矩阵的改进53
• 3.4.2 按钢级分组的启发式规则53-54
• 3.4.3 混合启发式-交叉熵算法54-55
• 3.5 实例验证55-60
• 3.5.1 实验数据55-57
• 3.5.2 参数设置57-58
• 3.5.3 算法比较58-60
• 3.6 小结60-62
• 第四章 炉次数量未知的柔性炉次计划编制算法62-72
• 4.1 引言62
• 4.2 数学模型62-65
• 4.2.1 问题描述62-63
• 4.2.2 数学规划模型63-65
• 4.3 基于CPTP的柔性炉次计划模型65-66
• 4.3.1 CPTP简介65
• 4.3.2 将柔性炉次计划问题转化为CPTP65-66
• 4.4 求解算法66-68
• 4.5 实例验证及分析68-70
• 4.5.1 实验数据68-69
• 4.5.2 参数设置69
• 4.5.3 算法比较69-70
• 4.6 小结70-72
• 第五章 柔性宽度浇次计划编制的一种混合改进算法72-84
• 5.1 引言72-73
• 5.2 考虑宽度柔性的浇次计划问题描述73
• 5.3 柔性宽度浇次计划的广义车辆路径问题模型73-75
• 5.4 柔性宽度浇次计划问题的混合改进算法75-78
• 5.4.1 钢级分组规则76
• 5.4.2 改进交叉熵法76-77
• 5.4.3 可达算法77-78
• 5.5 实例验证及分析78-81
• 5.5.1 实验数据78
• 5.5.2 参数设置78-80
• 5.5.3 算法比较80-81
• 5.6 小结81-84
• 第六章 炼钢连铸批量计划自组织优化算法84-92
• 6.1 引言84
• 6.2 炼钢连铸批量计划自组织优化算法84-88
• 6.2.1 竞争因子84-86
• 6.2.2 协同算子86
• 6.2.3 序参量86-87
• 6.2.4 批量计划自组织优化算法87-88
• 6.3 仿真实例与分析88-91
• 6.3.1 实验数据88
• 6.3.2 参数设置88-90
• 6.3.3 算法比较90-91
• 6.4 小结91-92
• 第七章 结论与展望92-96
• 7.1 本文工作总结92-94
• 7.2 下一步研究方向94-96
• 参考文献96-108
• 致谢108-110
• 攻读博士学位期间完成的论文和参加的项目110-112
• 附录112-122
• 附件122

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：422395