鋼鐵生產(chǎn)材料成組設(shè)計(jì)與優(yōu)化利用研究.pdf

1、鋼鐵企業(yè)為了在競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境中贏得優(yōu)勢(shì)，需要適應(yīng)市場(chǎng)的多樣化需求。而鋼鐵產(chǎn)品在鋼級(jí)和規(guī)格上的多樣性差異將引起生產(chǎn)過(guò)程組批困難，增加組織生產(chǎn)難度，勢(shì)必導(dǎo)致生產(chǎn)設(shè)備利用率低以及材料成材率低。另一方面，鐵礦石等原材料價(jià)格的不斷上漲加劇了企業(yè)生產(chǎn)成本的負(fù)擔(dān)。因此，鋼鐵企業(yè)為了充分發(fā)揮大型設(shè)備的規(guī)模生產(chǎn)作用，減少生產(chǎn)過(guò)程材料浪費(fèi)，一方面迫切需要將相似客戶訂單在材料需求與生產(chǎn)上進(jìn)行成組設(shè)計(jì)，另一方面也需要將生產(chǎn)剩余材料進(jìn)行合理優(yōu)化再利用。
　

2、　本文以煉鋼到熱軋區(qū)域的生產(chǎn)過(guò)程為背景，針對(duì)兩個(gè)典型生產(chǎn)材料成組設(shè)計(jì)問題—寬厚板母板設(shè)計(jì)問題、鋼級(jí)聚集與歸并設(shè)計(jì)問題，分別建立了數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，開發(fā)了相應(yīng)的混合智能優(yōu)化算法用于近似求解，并構(gòu)造了問題的下界用于評(píng)價(jià)所提出的智能優(yōu)化算法的性能;針對(duì)生產(chǎn)剩余板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃問題，分別建立了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)規(guī)劃模型:對(duì)于動(dòng)態(tài)問題，開發(fā)了基于列生成的分支價(jià)格算法能夠獲得中等規(guī)模問題的最優(yōu)解;對(duì)于靜態(tài)問題，開發(fā)了混合智能優(yōu)化算法用于近似求解大規(guī)模實(shí)際問

3、題，并開發(fā)了列生成下界用于評(píng)價(jià)提出算法的性能，嵌入建立的模型和算法，開發(fā)了<庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃決策支持系統(tǒng)>，該系統(tǒng)已成功應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。主要內(nèi)容概述如下:
　　(1)寬厚板母板設(shè)計(jì)問題的任務(wù)是在滿足工藝約束（切斷式切割、不可旋轉(zhuǎn)、不可重疊）以及母板和合同子板規(guī)格能夠在給定規(guī)格區(qū)間內(nèi)變化的約束條件下將客戶所訂購(gòu)的矩形子板組合成較大的矩形母板。該問題的目標(biāo)是最小化材料浪費(fèi)、以及提高組板效率。針對(duì)此問題，建立一個(gè)非線性整數(shù)規(guī)劃模型，

4、開發(fā)了一種基于分散搜索和禁忌搜索相混合的智能優(yōu)化算法獲得問題的近優(yōu)解，并提出一種基于分離重組策略的方法提供問題下界以驗(yàn)證所提出算法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所開發(fā)的混合智能優(yōu)化算法對(duì)于求解寬厚板母板設(shè)計(jì)問題是有效的。
　　(2)靜態(tài)鋼級(jí)聚集與歸并設(shè)計(jì)問題的任務(wù)是根據(jù)合同質(zhì)量要求與鋼級(jí)規(guī)格之間的關(guān)系確定生產(chǎn)鋼級(jí)的數(shù)量和種類以能夠覆蓋到所有生產(chǎn)合同。問題的目標(biāo)為最小化總生產(chǎn)費(fèi)用，該費(fèi)用相關(guān)于合同與鋼級(jí)的質(zhì)量規(guī)格差異性、鋼級(jí)的使用、以及合同待

5、選擇懲罰。針對(duì)此問題，建立一個(gè)整數(shù)規(guī)劃模型，開發(fā)了一個(gè)基于混合分散搜索和變鄰域搜索的智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解，并設(shè)計(jì)開發(fā)了拉格朗日松弛算法以獲得問題下界。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，針對(duì)所有計(jì)算實(shí)例，該混合智能優(yōu)化算法可以快速獲得與下界偏差在5％以內(nèi)的近優(yōu)解。
　　(3)動(dòng)態(tài)鋼級(jí)聚集與歸并設(shè)計(jì)問題與靜態(tài)問題的差別為，動(dòng)態(tài)問題是針對(duì)帶有多個(gè)時(shí)間周期的鋼級(jí)聚集與歸并設(shè)計(jì)問題，而靜態(tài)問題只有一個(gè)時(shí)間周期。動(dòng)態(tài)鋼級(jí)聚集與歸并設(shè)計(jì)問題的目標(biāo)為最小化整個(gè)生產(chǎn)周期

6、內(nèi)的生產(chǎn)總費(fèi)用。針對(duì)此問題，建立一個(gè)整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，并開發(fā)了一個(gè)基于分散搜索和Filter-and-fan方法相混合的智能優(yōu)化算法近似求解。通過(guò)與商用優(yōu)化軟件CPLEX所求最優(yōu)解進(jìn)行比較的結(jié)果表明所提出優(yōu)化算法可以在用時(shí)相對(duì)較少的計(jì)算時(shí)間內(nèi)獲得令人滿意的近優(yōu)解。
　　(4)靜態(tài)庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃問題的任務(wù)是，給定一個(gè)板坯集合和一個(gè)合同集合的情況下，確定在滿足生產(chǎn)工藝實(shí)際約束下，將板坯充當(dāng)給合適的合同，以保證能夠合理優(yōu)化利用庫(kù)存

7、板坯。問題的目標(biāo)是最大化庫(kù)存板坯充當(dāng)重量、最小化庫(kù)存板坯與合同需求的規(guī)格差異性，最大化客戶滿意度。針對(duì)此問題，建立一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，開發(fā)了一種基于混合分散搜索和變深度搜索的智能優(yōu)化算法，基于問題特點(diǎn)提出了兩個(gè)強(qiáng)化策略以提高搜索質(zhì)量、以及一個(gè)加速策略提高求解速度。為了驗(yàn)證該算法的性能，提出一個(gè)基于列生成的問題下界。基于某國(guó)內(nèi)大型鋼鐵企業(yè)實(shí)際庫(kù)存板坯充當(dāng)計(jì)劃數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所開發(fā)的混合智能優(yōu)化算法可以近似求解實(shí)際生產(chǎn)中的大規(guī)模計(jì)

8、算實(shí)例，而且其結(jié)果要明顯優(yōu)于當(dāng)前企業(yè)計(jì)劃人員人工編制的計(jì)劃。
　　(5)動(dòng)態(tài)庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃問題與靜態(tài)問題的差別是，動(dòng)態(tài)問題是針對(duì)帶有多個(gè)時(shí)間周期的庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃問題，而靜態(tài)問題只是根據(jù)當(dāng)前的生產(chǎn)環(huán)境制定一次性的板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃。動(dòng)態(tài)庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃問題的目標(biāo)是最小化庫(kù)存板坯在板坯庫(kù)的總停留時(shí)間所引起的庫(kù)存費(fèi)用，以及庫(kù)存板坯充當(dāng)合同的總規(guī)格差異費(fèi)用。針對(duì)此問題，建立了一個(gè)0-1整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，開發(fā)了一個(gè)基于混合列生

9、成和分支定界的分支價(jià)格算法用于最優(yōu)求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所開發(fā)的分支價(jià)格算法可以獲得中等規(guī)模計(jì)算實(shí)例的最優(yōu)解。
　　(6)為了應(yīng)用針對(duì)靜態(tài)庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃問題所取得的研究成果，以國(guó)內(nèi)某一大型鋼鐵企業(yè)中的板坯庫(kù)區(qū)域?yàn)楸尘埃度脶槍?duì)實(shí)際問題所建立的數(shù)學(xué)模型以及所開發(fā)的混合智能優(yōu)化算法，開發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的<庫(kù)存板坯轉(zhuǎn)用充當(dāng)計(jì)劃決策支持系統(tǒng)>。該系統(tǒng)以人機(jī)交互式界面為信息窗口，計(jì)劃人員可根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)條件設(shè)置板坯與合同的篩選條件，而且