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基于改进遗传算法炼钢—连铸生产作业计划编制的研究

彭杰  
【摘要】:钢铁工业生产过程中,炼钢是整个流程的中心环节。而对于炼钢生产组织而言,其核心内容是生产计划与调度。计划编制和调度优化的水平直接影响着炼钢过程的生产运行效率。通过制定可行的生产计划,合理分配资源和生产任务,有利于提高设备利用率、协调各阶段生产,进而提高生产系统的整体运行效率。 炼钢生产作业计划编制属于组合优化问题,由于其求解难度和计算复杂性被证明为典型NP难题。作为近年来的研究热点,其在理论研究和实践应用上都取得明显进展。但针对特定企业的计划仿真系统应用效果还远不能满足实际生产的需求。因此,研究复杂流程作业计划编制问题,并开发相应计划仿真系统,具有理论和实际意义。 针对复杂流程生产作业计划编制问题,一般研究流程是问题分析,关键因素提取,建模求解以及程序实现。基于上述思路,文章首先对实际生产条件进行分析,结合生产工艺要求,利用模型和约束条件将实际问题抽象表征出来。本文分析典型钢铁生产的工艺流程,利用图论原理,提出生产物流网络模型。利用组态建模技术实现网络模型自由搭建。其次,在网络模型的基础上,结合实际生产要求,建立以最小化流程加工时间以及工位等待时间为目标函数的数学优化模型。再次,研究合适的算法对优化模型进行求解,要求同时保证求解的效率和精度。文章利用遗传模拟退火算法对模型求解,生成可行生产作业计划。最后,针对模型和算法开发计划仿真系统来解决实际问题。借助UML统一建模工具,参考MVC框架模式,将模型和算法封装成相应的功能模块,开发出基于Windows XP系统Visual Studio2005平台的炼钢-连铸生产计划仿真系统并在系统稳定运行的条件下验证模型和算法。 研究表明:生产网络模型能够适应不同的生产条件,清楚表达出不同生产条件下工序间或者工位间的关系;生产流程时间最短和开始加工时间最小的生产优化模型能够满足实际生产要求。遗传算法通过改进编码方式能够较好解决常规编制方法中机器冲突问题,而通过与局部搜索功能强的模拟退火算法结合,极大提高混合算法的计算效率。利用UML指导系统开发,采用MVC框架模式保证系统的可扩张性和适应性,为系统开发和推广应用奠定了基础。


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