CN108022010A - 钢包调度问题的优化方法 - Google Patents
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Abstract
钢包调度问题的优化方法,解的编码方式.初始解的生成,生成初始参考集：更新参考集；子集生成方法；组合算子,是一种结合钢水加工时间具有可控性的特点，制定的钢包调度计划的方法，是一种微调炼钢‑连铸调度计划的自动方法。该方法通过适当的调整钢水在炼钢工序的加工时间，在保证钢包服务钢水满意度（即钢水质量）的前提下，提高钢包的周转速率，减少服务过程的热能损失。
Description
技术领域：
本发明属于生产自动化领域，具体涉及在炼钢-连铸调度计划已经生成的前提下，制定钢包调度的优化算法，给出钢包服务钢水过程的调度时间表，并对炼钢-连铸调度计划进行微调的自动方法。
背景技术：
在炼钢-连铸生产中，钢包从钢水在转炉或电炉出钢开始一直伴随到连铸阶段浇铸结束。高温钢水等待钢包时伴随温度下降，热能损失；提高钢包的周转效率，减少钢包的温降时间，可相应地减少钢包的烘烤准备时间。因此，对于给定的炼钢-连铸调度计划，合理有效的钢包调度计划对钢铁企业提高生产效率、降低能源消耗、减少生产成本具有重要作用。
鉴于钢包在炼钢、精炼、连铸生产工序周转过程中伴随温度下降、热能损失等问题，目前对钢包的研究大多基于钢包的构造，周转过程中的热损失行为，及减少钢包服务钢水过程中的热能损失方法。然而，对于编制好的炼钢-精炼-连铸调度计划，如果钢包不能及时选派到对应的炼钢设备下，高温钢水等待钢包时就会发生温度下降，热能损失的问题。此外，如果提高红包(或热包即服务完炉次后经过特定时间的正常周转包)的周转速率，就可以减少红包因等待服务钢水过程中的热能损失及钢包服务钢水前的热能需求量。
目前对钢包调度问题的研究很少。现有技术中，有学者研究了在制定炼钢-精炼-连铸调度计划时的钢包分配问题，但未考虑钢包的自身修复操作等工艺规程。钢包在连续服务一定数量的炉次后，必须进行相应的修复操作，否则会影响钢包的使用寿命及对钢包服务钢水的质量有一定的影响。根据专家经验提取钢包选配规则，学者基于钢包选配规则和配备优先级混合策略开发了钢包调度的仿真系统，通过仿真技术对炼钢-连铸调度计划中的炉次配备钢包，考虑了装载包和空包的行走路径，但未从全局角度考虑热能损失和钢包的修复调整规程。
发明内容：
发明目的：
本发明提供一种钢包调度问题的优化方法,其目的是解决以往所存在的问题。
技术方案：
一种钢包调度问题的优化方法，其特征在于：该方法通过应用分散搜索算法求解实现，其具体算子的方法如下：
解的编码方式:
采用整数编码，记sol＝(L,I)为钢包调度问题的解，其中L＝L1,L2,…,LK表示所有钢包的行走路径，Lk＝lk(1),…,lk(j),…,lk(nk)示钢包k服务的炉次集合，lk(j)表示钢包k第j个位置服务的炉次号；I表示被服务的炉次集合，其中每一炉次i包含如下信息：服务完炉次i后对其进行的修复作业标识，炉次被服务的开始时间，精炼的开始时间和精炼的加工时间，解的编码方式能直接的给出钢包的行走路径，又能直观的显示炉次修复作业类型和相关的时间信息；
初始解的生成：
采用改进的并行插入启发式算法生成初始解；初始解生成方法的基本流程如下：(1)将各炉次按服务的最早开始时间进行升序排列；(2)选择服务最早开始时间最小的炉次作为待插入炉次；(3)依次判断当前构造的钢包路径与待插炉次是否满足约束条件；(4)如果存在满足条件的钢包路径，将待插炉次插入到该路径的最后；否则，构建新的钢包路径，将待插炉次插入到新路径；(5)根据计划的浇铸开始时间，待插炉次在各生产阶段的前继和后继炉次，确定服务炉次的开始时间、精炼开始时间和精炼加工时间；重复过程(2)—(5)直到所有炉次均插入到钢包路径；
生成初始参考集：
一般情况下，参考集包含两部分，即b1个高质量的解和b2个多样性的解；由于考虑的钢包调度问题是多目标的，采用NSGA-II算法中的排序规则；
更新参考集：
采用基本的静态参考集更新方法；将原参考集中的解放入到新解池中，然后将组合算子生成的新解放入到新解池中，将池中的解按目标进行升序或降序排列，然后选取高质量的解和多样性的解；
子集生成方法：
子集是基于参考集生成的；为了提高算法的整体效率，采用2个元素子集、3元素子集、4元素子集和i元素子集(i＝5,…,b)；
组合算子
设计了边组合算法，即在优质解中出现频率越高的边，在最优解中出现的可能性越高；
针对每个可行解s引用一个(1+n)×(1+n)的0-1矩阵As＝(aij),i,j＝0,…,n；如果在解s对应的路径中存在从炉次i到炉次j的边，则aij＝1，否则aij＝0。
初始解的生成的(3)步骤中的约束条件为：①待插炉次与路径中最后炉次的间隔时间是否大于运输时间与修复操作的累加；②待插炉次的服务开始时间、精炼开始时间的范围。
组合算子流程如下：(1)计算子集中解s对应的矩阵As＝(aij)，s＝1,…,num,其中num为子集中解的个数；(2)对各矩阵求和，(3)将矩阵A中最大的a0i对应的炉次号i插入到当前路径，赋值aki＝0,k＝0,…,n；(4)选择满足钢包修复约束、且aij最大的炉次j插入到当前路径的最后，并更新aik＝0,akj＝0,k＝0,…n；循环步骤(4)直到无炉次可插入到当前路径为止；算法重新从(3)开始构造新的路径，直到矩阵A中a0k＝0，k＝0,…n，组合算法结束。
优点效果：
本发明提供一种钢包调度问题的优化方法,是一种结合钢水加工时间具有可控性的特点，制定的钢包调度计划的方法，是一种微调炼钢-连铸调度计划的自动方法。该方法通过适当的调整钢水在炼钢工序的加工时间，在保证钢包服务钢水满意度(即钢水质量)的前提下，提高钢包的周转速率，减少服务过程的热能损失。
附图说明：
图1为钢包在炼钢-连铸区域周转流程；
图2为炼钢加工时间的隶属度函数；
图3为精炼加工时间的隶属度函数；
图4为解的I部分编码结构。
具体实施方式：
本发明提供一种钢包调度问题的优化方法，问题介绍：在炼钢-连铸生产中，钢水按照出钢计划顺序地经过炼钢、精炼、连铸生产工序。钢包服务一炉钢水的时间为从转炉或电炉出钢开始到浇铸结束。浇铸后的钢包到相应的倒渣工位倒渣后送至顷转台，对其进行吹沙、换水口和换滑板等修复处理，处理后的空包可以直接到转炉或电炉接受钢水，或到快烘位等待接受钢水，或到烘烤位进行烘烤准备接受钢水。图1给出了钢包在炼钢-连铸区域的周转流程。实线部分为钢包装载钢水的路线，虚线部分为空包的行走路线。钢包调度的任务包括：确定装载包的行走路径即为钢水指派钢包、给出钢包服务钢水的时间；确定空包的行走路径包括确定钢包的修复操作类型和服务钢水前的烘烤准备时间。
基于节约能源消耗的角度考虑，结合钢水加工时间具有可控性的特点，提出了以钢包周转率和钢水服务满意度最大为优化目标的钢包调度问题。为尽可能地减少钢包的使用数量，根据钢水的加工时间允许在一定范围内变化的性质，适当地延长钢水在炼钢工序的加工时间，即钢包的服务开始时间允许有一定的延迟。延迟时间过长会影响钢水的质量，故提出了服务满意度的优化目标，应用钢水加工时间的隶属度表示服务的满意度。但是，浇铸工序的浇铸时间(即钢包服务的完成时间)必须保证不能改变。同时，钢包不同类型的修复操作时间不同，连续服务的炉次数量也不同。因此，钢包调度问题可归结为任务(待服务的钢水)带有半软时间窗，车辆(钢包)带有动态调整时间(修复操作时间)的车辆调度问题。
炉次的炼钢开始时间受上游炼铁生产工序的影响，因此，炉次在炼钢阶段的计划开始时间保持不变以保证与上游炼铁工序的协调生产。为保证连铸阶段的连浇约束及铸坯的质量，炉次在连铸阶段的计划开始时间和结束时间保持不变。针对各炉次在炼钢阶段和精炼阶段加工时间的可控特性，即各炉次在炼钢阶段的加工时间可延伸性，精炼阶段加工时间可缩短的特点，权衡钢包周转率最大和钢包服务满意度最大的多目标。
钢水在炼钢、精炼阶段的加工时间在一定范围内变化，其隶属度函数表示加工时间取不同值时的钢包服务钢水的满意程度，如图2、图3分别给出了炼钢，精炼阶段加工时间的隶属度函数。加工时间在最优的加工时间范围内，满意度为1；当加工时间小于最小的最优加工时间时，钢包服务钢水的满意度与加工时间成正比。相反，当加工时间大于最大的最优加工时间时，钢包服务钢水的满意度与加工时间成反比。与炼钢加工时间不同，如果精炼的加工时间大于最大的最优加工时间，为最大化钢包的服务满意度，将加工时间调整到最大的最优的加工时间，因此不存在大于最大最优加工时间的满意度计算方法。式(1)-(5)给出了钢包服务满意度的计算公式。
除了VRPTW的一般约束条件外，钢包调度问题还存在如下附加约束：
(1)钢级约束：不同钢级的钢水对钢包类型有不同的要求，钢级相同或相容的钢水可以由同类钢包服务；
(2)独占约束：同一钢包在同一时间只能服务一个炉次，同一炉次只能被一个钢包服务；
(3)钢包修复约束：根据钢包连续服务的炉次数量，需要对其进行吹沙、换滑板、换水口等修复作业，不同修复作业执行时间不同。
(4)炉次在炼钢、精炼工序的加工时间在给定的时间范围内变化。
技术方案：本发明是通过应用分散搜索算法求解实现，其具体算子的设计思想如下：
解的编码方式
采用整数编码，记sol＝(L,I)为钢包调度问题的解，其中L＝L1,L2,…,LK表示所有钢包的行走路径，Lk＝lk(1),…,lk(j),…,lk(nk)示钢包k服务的炉次集合，lk(j)表示钢包k第j个位置服务的炉次号。I表示被服务的炉次集合，其中每一炉次i包含如下信息：服务完炉次i后对其进行的修复作业标识，炉次被服务的开始时间，精炼的开始时间和精炼的加工时间，解的I部分的编码如图4所示。解的编码方式可直接的给出钢包的行走路径，又可直观的显示炉次修复作业类型和相关的时间信息。
初始解的生成
采用改进的并行插入启发式算法生成初始解。初始解生成方法的基本流程如下：(1)将各炉次按服务的最早开始时间进行升序排列；(2)选择服务最早开始时间最小的炉次作为待插入炉次；(3)依次判断当前构造的钢包路径与待插炉次是否满足如下的约束条件，①待插炉次与路径中最后炉次的间隔时间是否大于运输时间与修复操作的累加；②待插炉次的服务开始时间、精炼开始时间的范围；(4)如果存在满足条件的钢包路径，将待插炉次插入到该路径的最后；否则，构建新的钢包路径，将待插炉次插入到新路径；(5)根据计划的浇铸开始时间，待插炉次在各生产阶段的前继和后继炉次，确定服务炉次的开始时间、精炼开始时间和精炼加工时间。重复过程(2)—(5)直到所有炉次均插入到钢包路径。
生成初始参考集
一般情况下，参考集包含两部分，即b1个高质量的解和b2个多样性的解。由于考虑的钢包调度问题是多目标的，采用NSGA-II算法中的排序规则。
更新参考集
采用基本的静态参考集更新方法。将原参考集中的解放入到新解池中，然后将组合算子生成的新解放入到新解池中，将池中的解按目标进行升序或降序排列，然后选取高质量的解和多样性的解。
子集生成方法
子集是基于参考集生成的。为了提高算法的整体效率，采用2个元素子集、3元素子集、4元素子集和i元素子集(i＝5,…,b)。
组合算子
设计了边组合算法，即在优质解中出现频率越高的边，在最优解中出现的可能性越高。边组合算子对参考集中的多样性解和优质解进行操作，可充分保证解的优质性和多样性。
针对每个可行解s引用一个(1+n)×(1+n)的0-1矩阵As＝(aij),i,j＝0,…,n。如果在解s对应的路径中存在从炉次i到炉次j的边，则aij＝1，否则aij＝0。组合算子流程如下：(1)计算子集中解s对应的矩阵As＝(aij)，s＝1,…,num,其中num为子集中解的个数；(2)对各矩阵求和，(3)将矩阵A中最大的a0i对应的炉次号i插入到当前路径，赋值aki＝0,k＝0,…,n；(4)选择满足钢包修复约束、且aij最大的炉次j插入到当前路径的最后，并更新aik＝0,akj＝0,k＝0,…n；循环步骤(4)直到无炉次可插入到当前路径为止；算法重新从(3)开始构造新的路径，直到矩阵A中a0k＝0，k＝0,…n，组合算法结束。
Claims (3)
1.一种钢包调度问题的优化方法，其特征在于：该方法通过应用分散搜索算法求解实现，其具体算子的方法如下：
解的编码方式:
采用整数编码，记sol＝(L,I)为钢包调度问题的解，其中L＝L1,L2,…,LK表示所有钢包的行走路径，Lk＝lk(1),…,lk(j),…,lk(nk)示钢包k服务的炉次集合，lk(j)表示钢包k第j个位置服务的炉次号；I表示被服务的炉次集合，其中每一炉次i包含如下信息：服务完炉次i后对其进行的修复作业标识，炉次被服务的开始时间，精炼的开始时间和精炼的加工时间，解的编码方式能直接的给出钢包的行走路径，又能直观的显示炉次修复作业类型和相关的时间信息；
初始解的生成：
采用改进的并行插入启发式算法生成初始解；初始解生成方法的基本流程如下：(1)将各炉次按服务的最早开始时间进行升序排列；(2)选择服务最早开始时间最小的炉次作为待插入炉次；(3)依次判断当前构造的钢包路径与待插炉次是否满足约束条件；(4)如果存在满足条件的钢包路径，将待插炉次插入到该路径的最后；否则，构建新的钢包路径，将待插炉次插入到新路径；(5)根据计划的浇铸开始时间，待插炉次在各生产阶段的前继和后继炉次，确定服务炉次的开始时间、精炼开始时间和精炼加工时间；重复过程(2)—(5)直到所有炉次均插入到钢包路径；
生成初始参考集：
一般情况下，参考集包含两部分，即b1个高质量的解和b2个多样性的解；由于考虑的钢包调度问题是多目标的，采用NSGA-II算法中的排序规则；
更新参考集：
采用基本的静态参考集更新方法；将原参考集中的解放入到新解池中，然后将组合算子生成的新解放入到新解池中，将池中的解按目标进行升序或降序排列，然后选取高质量的解和多样性的解；
子集生成方法：
子集是基于参考集生成的；为了提高算法的整体效率，采用2个元素子集、3元素子集、4元素子集和i元素子集(i＝5,…,b)；
组合算子
设计了边组合算法，即在优质解中出现频率越高的边，在最优解中出现的可能性越高；
针对每个可行解s引用一个(1+n)×(1+n)的0-1矩阵As＝(aij),i,j＝0,…,n；如果在解s对应的路径中存在从炉次i到炉次j的边，则aij＝1，否则aij＝0。
2.根据权利要求1所述的钢包调度问题的优化方法，其特征在于：初始解的生成的(3)步骤中的约束条件为：①待插炉次与路径中最后炉次的间隔时间是否大于运输时间与修复操作的累加；②待插炉次的服务开始时间、精炼开始时间的范围。
3.根据权利要求1所述的钢包调度问题的优化方法，其特征在于：组合算子流程如下：(1)计算子集中解s对应的矩阵As＝(aij)，s＝1,…,num,其中num为子集中解的个数；(2)对各矩阵求和，(3)将矩阵A中最大的a0i对应的炉次号i插入到当前路径，赋值aki＝0,k＝0,…,n；(4)选择满足钢包修复约束、且aij最大的炉次j插入到当前路径的最后，并更新aik＝0,akj＝0,k＝0,…n；循环步骤(4)直到无炉次可插入到当前路径为止；算法重新从(3)开始构造新的路径，直到矩阵A中a0k＝0，k＝0,…n，组合算法结束。
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