圆钢热轧批量组合与调度的多目标优化方法

发布时间：2017-03-28 20:16

  本文关键词：圆钢热轧批量组合与调度的多目标优化方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：热轧批量计划与调度问题作为钢铁生产管理的重要组成部分,对钢铁企业的生产效率、经济效益以及产品质量等均具有重要影响。目前关于热轧批量计划与调度问题的研究多针对板材、带钢以及钢管等具有广泛应用的钢铁产品,而圆钢作为特钢企业的一类重要产品,对其热轧生产管理的研究却很少。与其他钢铁产品相比,圆钢热轧生产过程具有特殊的工艺限制,现有的热轧生产计划与调度理论和方法不具有适用性。因此,论文以圆钢热轧生产工艺特征为出发点,围绕热轧批量组合与调度问题展开研究,重点探讨问题的组织特征和结合问题特征的求解方法。主要研究内容和创新点如下： (1)针对圆钢热轧生产订单组批优化问题,考虑生产与成品配送的衔接关系,制定基于配送优化的热轧订单组批方案。在满足圆钢热轧工艺约束前提下,给出订单属性的数值化处理方法,并建立以最小化订单差异为目标的组批模型。通过分析问题的求解特征,提出基于订单属性性质的求解算法。通过设立组批过程的属性相同性原则和相似性原则,将问题的求解过程分为两阶段实现：首先,依据属性相同原则构造初始轧制单元,然后根据属性相似性原则作进一步的批量划分,形成热轧批量。其中,考虑到配送优化的因素,改进了k-means算法进行求解。仿真实验表明,两阶段求解算法能够实现较好的组批效果。 (2)针对一般性圆钢热轧批量调度问题,考虑工艺约束、综合生产需求优化等因素,建立了以最小化最大完工时间、机器调整成本和提前\拖期时间为目标的优化模型,并构造了基于种群修复的改进强度Pareto进化算法对模型进行求解。算法考虑问题变量的离散性特征,设计了编码规则和遗传进化方法,以加强种群优化功能；针对问题的多目标特征,提出基于开工时间计算的精确适应度计算方法以及环境选择方法；对种群迭代过程中产生的不可行解设计修复规则进行修复。通过基于实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性。 (3)针对考虑固定检修计划的圆钢热轧批量调度问题,分析检修计划对批量连续性加工的影响,建立了多目标的优化模型,实现机器加工与检修之间的时间差、机器调整时间和提前\拖期时间三个目标的协调优化。针对模型特征,改进了带精英策略的快速非支配排序算法：通过改进NEH算法生成初始解;采用罚函数的思想设计适应度函数,并对重复个体和不可行个体进行淘汰或修复；设计了遗传操作方式,并在算法迭代过程中嵌入基于有限搜索范围的邻域搜索算法,避免算法陷入局部最优。仿真实验表明,算法在求解质量和求解效率方面都具有良好的效果。 (4)针对考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度问题,构建了以最小化最大完工时间和订单提前\拖期总时长为目标函数的整数规划模型,用以制定有效的机器检修与批量生产协作计划。结合模型特征,提出一种改进多目标粒子群算法：首先采用基于混沌加权适应度计算的插入式方法生成初始粒子群体；根据问题约束特征,设计修复规则对群体进化过程中产生的不可行粒子进行修复；采用精英策略保留算法迭代过程中的优势个体,并根据精英集合为每个粒子选择更新所需的极值；针对问题变量的离散特征,引入基于遗传操作的粒子更新方式。最后,通过仿真数据实验验证了模型和算法的有效性和可行性。
【关键词】：热轧组批 批量调度 机器检修 多目标优化 圆钢
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;F426.31;F273;F224
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 插图清单12-13
• 附表清单13-14
• 1 引言14-18
• 1.1 选题背景14-15
• 1.2 研究意义15
• 1.3 研究内容15-18
• 2 文献综述18-46
• 2.1 圆钢热轧生产管理及特点18-21
• 2.1.1 圆钢热轧生产工艺特点18-20
• 2.1.2 圆钢热轧生产管理特点20-21
• 2.2 热轧生产计划与调度问题21-31
• 2.2.1 问题概述21-24
• 2.2.2 热轧生产计划与调度研究现状24-29
• 2.2.3 热轧生产计划与调度优化方法29-31
• 2.3 考虑机器检修的生产调度问题31-36
• 2.3.1 机器检修概念32
• 2.3.2 考虑机器检修的生产调度问题32-36
• 2.4 多目标优化方法36-43
• 2.4.1 多目标决策法37-39
• 2.4.2 多目标智能优化方法39-43
• 2.4.3 热轧生产计划与调度的多目标优化方法现状43
• 2.5 存在的不足43-44
• 2.6 本章小结44-46
• 3 考虑配送优化的圆钢热轧生产订单组批方法46-58
• 3.1 问题分析与建模46-51
• 3.1.1 考虑配送优化的热轧订单组批意义46-48
• 3.1.2 问题描述48-49
• 3.1.3 数据化处理49-50
• 3.1.4 数学模型50-51
• 3.2 求解算法51-56
• 3.2.1 算法基本思想51-52
• 3.2.2 形成初始轧制单元52-53
• 3.2.3 改进的k-means聚类方法实现批量划分53-55
• 3.2.3.1 构造初始聚类中心54-55
• 3.2.3.2 改进的k-means算法实现批量划分55
• 3.2.4 算法求解步骤55-56
• 3.3 仿真实验56-57
• 3.3.1 实验设计56
• 3.3.2 实验结果分析56-57
• 3.4 本章小结57-58
• 4 一般性圆钢热轧批量调度的多目标优化模型和算法58-74
• 4.1 问题描述与建模58-61
• 4.1.1 问题描述58-59
• 4.1.2 数学模型59-61
• 4.2 多目标优化问题求解61-69
• 4.2.1 染色体编码规则64
• 4.2.2 种群修复64
• 4.2.3 适应度分配策略64-66
• 4.2.4 基于环境选择的档案集更新66
• 4.2.5 遗传操作方法66-68
• 4.2.6 PR-SPEA2算法的计算步骤68-69
• 4.3 仿真实验69-73
• 4.3.1 实验设计69-70
• 4.3.2 实验结果分析70-73
• 4.4 本章小结73-74
• 5 考虑固定检修计划的圆钢热轧批量调度模型与算法74-92
• 5.1 问题描述与数学模型74-78
• 5.1.1 问题描述74-77
• 5.1.2 多目标优化模型77-78
• 5.2 基于改进的NSGA-Ⅱ的问题求解算法78-88
• 5.2.1 算法思路78-79
• 5.2.2 编码规则79-80
• 5.2.3 种群初始化80-81
• 5.2.4 适应度函数设计与种群修复81-82
• 5.2.5 时间参数计算方法82-83
• 5.2.6 面向多目标的个体评价方法83-84
• 5.2.7 遗传操作方法84-86
• 5.2.8 基于有限搜索范围的邻域搜索86-87
• 5.2.9 MNSGA-Ⅱ算法步骤87-88
• 5.3 仿真实验88-91
• 5.3.1 实验设计88
• 5.3.2 分组实验与实验结果88-91
• 5.4 本章小结91-92
• 6 考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度模型与算法92-108
• 6.1 考虑柔性检修计划的生产调度问题92-93
• 6.2 问题描述与建模93-96
• 6.2.1 问题描述93-94
• 6.2.2 问题建模94-96
• 6.3 基于多目标粒子群的求解方法96-104
• 6.3.1 求解策略96-97
• 6.3.2 算法编码和解码方法97-99
• 6.3.3 初始群体确定99-100
• 6.3.4 不可行粒子的修复100
• 6.3.5 精英策略100-101
• 6.3.6 个体极值和全局极值的选取101-102
• 6.3.7 基于遗传操作的粒子更新方法102-103
• 6.3.8 算法步骤103-104
• 6.4 仿真实验104-107
• 6.4.1 实验设计104-105
• 6.4.2 实验结果分析105-107
• 6.5 本章小结107-108
• 7 结论108-112
• 参考文献112-124
• 作者简历及在学研究成果124-128
• 学位论文数据集128

【参考文献】

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