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《浙江大学》 2010年
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基于多Agent与极值优化的钢铁集成调度

纪日耿  
【摘要】: 钢铁企业的生产流程一般为从炼铁开始到炼钢、连铸、热轧最后精加工,过程复杂,工序繁多,从系统的观点上看,可以将其视为一个带缓冲区域的多阶的物流和能量流的复杂网络模型,具有很高的方法论研究和应用研究的价值。在生产过程中,每道工序都有相应的容量、产品规格等技术规程和约束,而工序之间在加工时间上也存在着很大的不平衡性,当发生机器等待工件或者工件等待机器的情况时会造成巨大的能量损失以及额外的半成品储存费用,因此,单独对每道工序的优化调度问题进行求解,其局部解的组合往往都难以保证一体化生产的连续性以及降低能耗和半成品额外费用等性能指标。 论文针对钢铁生产流程的关键部分——“炼钢-连铸-热轧”生产,以提高连铸连轧热送率为目标,提出了一种基于多Agent理论与极值优化的集成调度方法。具体地,论文在以下方面进行了研究: ●首先,论文针对实际生产的规程与约束,对炼钢、连铸、热轧三大工序分别建立了相应的数学模型,将其对应于一类背包问题以及奖金收集旅行商问题(PCTSP,Prize Collecting Traveling Salesman Problem)。基于以上模型,考虑到交货期、加工时间以及板坯库等约束,建立了“炼钢-连铸-热轧”一体化调度模型。针对这类典型的混杂多阶约束的优化问题,论文采用了结合极值优化算法的多Agent系统,从每道工序内部的横向加工序列调度以及工序之间从上层到下层的纵向加工序列匹配两方面进行优化调度。 ●在横向调度方面,论文采用了基于自组织临界理论的极值优化算法(EO)对工序内部的加工计划问题进行调度求解。仿真结果表明,该算法能够快速有效的对单个轧制单元的热轧调度问题进行寻优求解。 ●针对纵向匹配问题,论文提出了一种多Agent系统模型。在这模型中,每个Agent采用基于规则或者EO的方法单独对自己管辖内的工序调度问题进行求解,所得到的局部解则作为系统的初始解,通过Agent之间基于局部规划以及合同网等模型的协调方式进行组合优化,形成满意的系统解。 ●最后,论文开发了基于以上理论和模型的系统原型软件,并对实际生产数据进行仿真研究,验证此方法的有效性。实验仿真结果表明,基于多Agent和极值优化的方法能有效进行“炼钢-连铸-热轧”一体化集成调度,保证生产的连续性,显著地提高了板坯热送率,降低了能耗以及由半成品造成的额外费用。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F407.31

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