炼钢-连铸生产智能调度的二层规划方法(上)

炼钢-连铸生产计划分为生产批量计划和生产时间计划两类。传统的方法是将原本密切相关的两类计划单独编制,导致编制炼钢-连铸生产计划时,在优化目标的设置和优化变量的选取等方面出现缺乏全局性考量的问题。作者分析了炼钢-连铸生产调度的层次性特点,将求取两类计划的问题描述为一种具有二层递阶结构的决策优化问题,在同一模型中针对两类计划展开研究,建立了基于二层规划的智能调度模型。其中,上层规划解决浇次组合、排序和分配问题;下层规划解决在浇次计划已知的前提下寻求优化的生产时间计划问题。应用遗传算法分别求解二层规划中的上、下层子问题。仿真算例表明了该智能调度二层规划方法的有效性。     

炼钢—连铸区段生产调度与计算机仿真

炼钢-连铸区段的生产调度包括炉次计划、浇次计划的生成和时间、设备的分配,以及针对各种扰动的动态调整.根据钢种和规格的限制,提出了最优炉次计划模型,并采用禁忌搜索算法进行求解;根据炉次计划和连铸机连浇限制,生成浇次计划;根据炉机匹配和等待时间最小原则,生成静态调度甘特图,并对仿真过程中出现的出钢延迟提出了动态调度的策略和算法.仿真结果表明,基于模型的动态调度策略能够有效地解决出钢延迟问题.     

聚合分期算法在露天矿中长期生产计划编制中的应用

露天矿中长期生产计划是在最终境界的基础上确定矿块的开采顺序,以获得最大的总净现值。采用整数规划的方法来求解露天矿生产计划编制问题（OPSP）时,由于实际矿山最终境界内矿块个数太多,构建整数规划模型需要大量的二进制变量,超出了现有求解器的能力,使得问题无法求解。针对这一问题提出矿块聚合和分期求解相结合的启发式算法：将空间上n3个相邻矿块聚合,然后通过启发式方法,分期次逐渐求解、逐步迭代、更新模型,以减少模型变量和约束。利用VC++编程并调用CPLEX求解器实现该算法,应用于某铜矿,实现了长期计划的自动编制。结果表明：该算法能够显著减少用整数规划法求解OPSP时的变量个数,成百倍地提高解算效率,在较短的解算时间之内得到较优的结果,解决了OPSP因变量规模太大而无法求解的问题,并且能够较好地应用于各种规模矿山的实际生产计划编制工作。     

炼钢-连铸浇次组合与排序问题的遗传算法求解

炼钢-连铸生产的浇次组合与排序是带有工艺约束的并行机流水车间调度问题。作者研究了钢铁生产作业计划的求解策略，在满足机器约束的条件下，以浇铸生产成本为目标，建立了浇次排序问题的数学模型，并用自适应遗传算法加以求解。计算结果表明，混合钢铁流程炼钢-连铸浇次组合与排序计划算法是有效的，该算法已运用于生产实际，具有推广价值。     

基于遗传与SQP算法的轧机负荷分配优化研究

针对热连轧精轧机组负荷分配优化问题的特点,将遗传算法与序列二次规划法相结合,构成用于优化该问题的混合遗传算法.该算法通过改进遗传算子与序列二次规划算法结合,提高了局部搜索的速度和求解质量.根据模型仿真验证,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在热连轧精轧机组负荷分配优化中作用是有效的.     

Excel规划求解的实际应用

线性规划是运筹学的一个分支，是用来求解具有线性联系的极值问题的数学方法。在企业如生产组织、成本分析、市场营销、工程的最优设计等等方面均得到广泛的应用。在采用通常的数学方法求解线性规划问题时，因其繁琐的计算让人累心耗神，若使用Excel(2000／97)中的Solver(规划求解)工具，可使求解变得十分简洁、明快。     

基于约束规划的最优浇次计划模型研究

基于约束规划提出最优连铸浇次计划模型.模型在以往研究的基础上增加了板坯厚度约束和交货期约束;为不同钢级赋予不同的量化值,按照组浇工艺要求规定的钢级范围来确定能够组成同一浇次的钢级量化允许值范围,将组浇工艺要求直接量化;模型不仅确定浇次的组成,而且确定浇次的顺序和炉次在浇次内的顺序.根据生产实际随机生成数据所做的实验表明所提出的方法是有效的.     

烧结法氧化铝生料浆配料方法的新研究

本文通过烧结法氧化铝生料浆配料过程中入槽调配、混倒调配的规划求解,阐述了规划求解法在配料过程中的灵活性和实用性,并推导和建立了相关的数学公式和数学模型,为配料方法的改进从理论上进行了拓展,对提高生料浆合格率极具现实指导意义。     

步进炉运用Excel作多支座不等跨连续梁的计算

用Excel的"规划求解"求解连续梁的三弯矩方程式,计算炉底纵梁的受力情况:并介绍两个可重复使用的工作表.     

邯钢烧结增配YD矿粉的优化方法比较

通过运用Excel规划求解和MATLAB的线性规划法、MTKL法、遗传算法对邯钢烧结增配YD矿粉的烧结配料问题进行了优化研究,并从最终结果、求解效率、易用性等方面比较了4种方法的优劣。研究结果表明:MTKL法和遗传算法都适用于解决烧结优化配料问题,但遗传算法求解效率相对要高,更适合推广。