發(fā)布時(shí)間：2017-03-28 20:16

  本文關(guān)鍵詞：圓鋼熱軋批量組合與調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：熱軋批量計(jì)劃與調(diào)度問題作為鋼鐵生產(chǎn)管理的重要組成部分,對(duì)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)效率、經(jīng)濟(jì)效益以及產(chǎn)品質(zhì)量等均具有重要影響。目前關(guān)于熱軋批量計(jì)劃與調(diào)度問題的研究多針對(duì)板材、帶鋼以及鋼管等具有廣泛應(yīng)用的鋼鐵產(chǎn)品,而圓鋼作為特鋼企業(yè)的一類重要產(chǎn)品,對(duì)其熱軋生產(chǎn)管理的研究卻很少。與其他鋼鐵產(chǎn)品相比,圓鋼熱軋生產(chǎn)過程具有特殊的工藝限制,現(xiàn)有的熱軋生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度理論和方法不具有適用性。因此,論文以圓鋼熱軋生產(chǎn)工藝特征為出發(fā)點(diǎn),圍繞熱軋批量組合與調(diào)度問題展開研究,重點(diǎn)探討問題的組織特征和結(jié)合問題特征的求解方法。主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下： (1)針對(duì)圓鋼熱軋生產(chǎn)訂單組批優(yōu)化問題,考慮生產(chǎn)與成品配送的銜接關(guān)系,制定基于配送優(yōu)化的熱軋訂單組批方案。在滿足圓鋼熱軋工藝約束前提下,給出訂單屬性的數(shù)值化處理方法,并建立以最小化訂單差異為目標(biāo)的組批模型。通過分析問題的求解特征,提出基于訂單屬性性質(zhì)的求解算法。通過設(shè)立組批過程的屬性相同性原則和相似性原則,將問題的求解過程分為兩階段實(shí)現(xiàn)：首先,依據(jù)屬性相同原則構(gòu)造初始軋制單元,然后根據(jù)屬性相似性原則作進(jìn)一步的批量劃分,形成熱軋批量。其中,考慮到配送優(yōu)化的因素,改進(jìn)了k-means算法進(jìn)行求解。仿真實(shí)驗(yàn)表明,兩階段求解算法能夠?qū)崿F(xiàn)較好的組批效果。 (2)針對(duì)一般性圓鋼熱軋批量調(diào)度問題,考慮工藝約束、綜合生產(chǎn)需求優(yōu)化等因素,建立了以最小化最大完工時(shí)間、機(jī)器調(diào)整成本和提前\拖期時(shí)間為目標(biāo)的優(yōu)化模型,并構(gòu)造了基于種群修復(fù)的改進(jìn)強(qiáng)度Pareto進(jìn)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。算法考慮問題變量的離散性特征,設(shè)計(jì)了編碼規(guī)則和遺傳進(jìn)化方法,以加強(qiáng)種群優(yōu)化功能；針對(duì)問題的多目標(biāo)特征,提出基于開工時(shí)間計(jì)算的精確適應(yīng)度計(jì)算方法以及環(huán)境選擇方法；對(duì)種群迭代過程中產(chǎn)生的不可行解設(shè)計(jì)修復(fù)規(guī)則進(jìn)行修復(fù)。通過基于實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型和算法的可行性和有效性。 (3)針對(duì)考慮固定檢修計(jì)劃的圓鋼熱軋批量調(diào)度問題,分析檢修計(jì)劃對(duì)批量連續(xù)性加工的影響,建立了多目標(biāo)的優(yōu)化模型,實(shí)現(xiàn)機(jī)器加工與檢修之間的時(shí)間差、機(jī)器調(diào)整時(shí)間和提前\拖期時(shí)間三個(gè)目標(biāo)的協(xié)調(diào)優(yōu)化。針對(duì)模型特征,改進(jìn)了帶精英策略的快速非支配排序算法：通過改進(jìn)NEH算法生成初始解;采用罰函數(shù)的思想設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù),并對(duì)重復(fù)個(gè)體和不可行個(gè)體進(jìn)行淘汰或修復(fù)；設(shè)計(jì)了遺傳操作方式,并在算法迭代過程中嵌入基于有限搜索范圍的鄰域搜索算法,避免算法陷入局部最優(yōu)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,算法在求解質(zhì)量和求解效率方面都具有良好的效果。 (4)針對(duì)考慮柔性檢修計(jì)劃的圓鋼熱軋批量調(diào)度問題,構(gòu)建了以最小化最大完工時(shí)間和訂單提前\拖期總時(shí)長(zhǎng)為目標(biāo)函數(shù)的整數(shù)規(guī)劃模型,用以制定有效的機(jī)器檢修與批量生產(chǎn)協(xié)作計(jì)劃。結(jié)合模型特征,提出一種改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法：首先采用基于混沌加權(quán)適應(yīng)度計(jì)算的插入式方法生成初始粒子群體；根據(jù)問題約束特征,設(shè)計(jì)修復(fù)規(guī)則對(duì)群體進(jìn)化過程中產(chǎn)生的不可行粒子進(jìn)行修復(fù)；采用精英策略保留算法迭代過程中的優(yōu)勢(shì)個(gè)體,并根據(jù)精英集合為每個(gè)粒子選擇更新所需的極值；針對(duì)問題變量的離散特征,引入基于遺傳操作的粒子更新方式。最后,通過仿真數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型和算法的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：熱軋組批 批量調(diào)度 機(jī)器檢修 多目標(biāo)優(yōu)化 圓鋼
【學(xué)位授予單位】：北京科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;F426.31;F273;F224
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 插圖清單12-13
• 附表清單13-14
• 1 引言14-18
• 1.1 選題背景14-15
• 1.2 研究意義15
• 1.3 研究?jī)?nèi)容15-18
• 2 文獻(xiàn)綜述18-46
• 2.1 圓鋼熱軋生產(chǎn)管理及特點(diǎn)18-21
• 2.1.1 圓鋼熱軋生產(chǎn)工藝特點(diǎn)18-20
• 2.1.2 圓鋼熱軋生產(chǎn)管理特點(diǎn)20-21
• 2.2 熱軋生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題21-31
• 2.2.1 問題概述21-24
• 2.2.2 熱軋生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度研究現(xiàn)狀24-29
• 2.2.3 熱軋生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度優(yōu)化方法29-31
• 2.3 考慮機(jī)器檢修的生產(chǎn)調(diào)度問題31-36
• 2.3.1 機(jī)器檢修概念32
• 2.3.2 考慮機(jī)器檢修的生產(chǎn)調(diào)度問題32-36
• 2.4 多目標(biāo)優(yōu)化方法36-43
• 2.4.1 多目標(biāo)決策法37-39
• 2.4.2 多目標(biāo)智能優(yōu)化方法39-43
• 2.4.3 熱軋生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化方法現(xiàn)狀43
• 2.5 存在的不足43-44
• 2.6 本章小結(jié)44-46
• 3 考慮配送優(yōu)化的圓鋼熱軋生產(chǎn)訂單組批方法46-58
• 3.1 問題分析與建模46-51
• 3.1.1 考慮配送優(yōu)化的熱軋訂單組批意義46-48
• 3.1.2 問題描述48-49
• 3.1.3 數(shù)據(jù)化處理49-50
• 3.1.4 數(shù)學(xué)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 形成初始軋制單元52-53
• 3.2.3 改進(jìn)的k-means聚類方法實(shí)現(xiàn)批量劃分53-55
• 3.2.3.1 構(gòu)造初始聚類中心54-55
• 3.2.3.2 改進(jìn)的k-means算法實(shí)現(xiàn)批量劃分55
• 3.2.4 算法求解步驟55-56
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)56-57
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)56
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56-57
• 3.4 本章小結(jié)57-58
• 4 一般性圓鋼熱軋批量調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型和算法58-74
• 4.1 問題描述與建模58-61
• 4.1.1 問題描述58-59
• 4.1.2 數(shù)學(xué)模型59-61
• 4.2 多目標(biāo)優(yōu)化問題求解61-69
• 4.2.1 染色體編碼規(guī)則64
• 4.2.2 種群修復(fù)64
• 4.2.3 適應(yīng)度分配策略64-66
• 4.2.4 基于環(huán)境選擇的檔案集更新66
• 4.2.5 遺傳操作方法66-68
• 4.2.6 PR-SPEA2算法的計(jì)算步驟68-69
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)69-73
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)69-70
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析70-73
• 4.4 本章小結(jié)73-74
• 5 考慮固定檢修計(jì)劃的圓鋼熱軋批量調(diào)度模型與算法74-92
• 5.1 問題描述與數(shù)學(xué)模型74-78
• 5.1.1 問題描述74-77
• 5.1.2 多目標(biāo)優(yōu)化模型77-78
• 5.2 基于改進(jìn)的NSGA-Ⅱ的問題求解算法78-88
• 5.2.1 算法思路78-79
• 5.2.2 編碼規(guī)則79-80
• 5.2.3 種群初始化80-81
• 5.2.4 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)與種群修復(fù)81-82
• 5.2.5 時(shí)間參數(shù)計(jì)算方法82-83
• 5.2.6 面向多目標(biāo)的個(gè)體評(píng)價(jià)方法83-84
• 5.2.7 遺傳操作方法84-86
• 5.2.8 基于有限搜索范圍的鄰域搜索86-87
• 5.2.9 MNSGA-Ⅱ算法步驟87-88
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)88-91
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)88
• 5.3.2 分組實(shí)驗(yàn)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果88-91
• 5.4 本章小結(jié)91-92
• 6 考慮柔性檢修計(jì)劃的圓鋼熱軋批量調(diào)度模型與算法92-108
• 6.1 考慮柔性檢修計(jì)劃的生產(chǎn)調(diào)度問題92-93
• 6.2 問題描述與建模93-96
• 6.2.1 問題描述93-94
• 6.2.2 問題建模94-96
• 6.3 基于多目標(biāo)粒子群的求解方法96-104
• 6.3.1 求解策略96-97
• 6.3.2 算法編碼和解碼方法97-99
• 6.3.3 初始群體確定99-100
• 6.3.4 不可行粒子的修復(fù)100
• 6.3.5 精英策略100-101
• 6.3.6 個(gè)體極值和全局極值的選取101-102
• 6.3.7 基于遺傳操作的粒子更新方法102-103
• 6.3.8 算法步驟103-104
• 6.4 仿真實(shí)驗(yàn)104-107
• 6.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)104-105
• 6.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析105-107
• 6.5 本章小結(jié)107-108
• 7 結(jié)論108-112
• 參考文獻(xiàn)112-124
• 作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)研究成果124-128
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集128

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊業(yè)建;姜澤毅;張欣欣;;板坯熱軋批量計(jì)劃數(shù)學(xué)模型及求解算法[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

2 唐立新;軋鋼廠的精軋工序軋制批量調(diào)度的優(yōu)化模型[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);1998年06期

3 唐立新,張國(guó)范,楊自厚,王夢(mèng)光;熱軋鋼管軋批排序模型及算法[J];鋼鐵;1999年04期

4 李鵬;車阿大;;基于混沌遺傳算法的自動(dòng)化生產(chǎn)單元調(diào)度方法[J];系統(tǒng)工程;2008年11期

5 劉健;宋西平;;45熱軋圓鋼頂鍛開裂原因分析[J];機(jī)械工程材料;2008年10期

6 李虎,霍佳震;鋼管生產(chǎn)的合同組批優(yōu)化算法[J];工業(yè)工程與管理;2004年01期

7 蔣志高;董明;;考慮維護(hù)且加工時(shí)間可變的單機(jī)調(diào)度問題研究[J];工業(yè)工程與管理;2011年03期

8 李倩;宮俊;唐加福;;基于改進(jìn)NSGA-Ⅱ的交叉培訓(xùn)規(guī)劃多目標(biāo)優(yōu)化[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年12期

9 喬辰;張國(guó)立;;幾何加權(quán)法求解多目標(biāo)規(guī)劃問題[J];華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年06期

10 郭冬芬;李鐵克;;約束滿足技術(shù)在板坯排序中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年09期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張敏;約束優(yōu)化和多目標(biāo)優(yōu)化的進(jìn)化算法研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：圓鋼熱軋批量組合與調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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