CN1775416A - 炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法 - Google Patents

Abstract

一种炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法，首先建立设备、工序、任务等模型，然后求解以下目标：尽可能减少系统生产时间；以目标函数f1＝min(∑CCET)表示，使第i个设备由于断浇和炉次在工序间等待造成的损失最小；以目标函数f(m_i)＝min(∑VTm_i)表示；一个任务操作间的等待时间尽可能安排在某些指定的操作之间；以目标函数f(m_i)＝min(∑ETm_i)表示；使间歇式的炼钢精练工序与连续式的连铸工序协调并有节奏的生产；以最终目标函数F＝min(C＊f1+∑C1m_i＊(∑VTm_i)+∑C2m_i＊(∑ETm_i))表示。采用本模型自动排计划之后，重排一次计划只要几秒钟，时间可以精确到分钟，设备利用率大大提高，产量得到了很明显的提高。

Description

炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法

技术领域

本发明涉及一种炼钢-连铸生产工艺中的出钢计划排程方法。

背景技术

炼钢-连铸生产工艺中需要确定每个炉次在经过的设备和分别在这些设备上的具体加工时刻。

在炼钢厂，一般由生产计划产生预定炉次的浇注铸机和在铸机上的浇注顺序，要求一个浇次(CAST)内的炉次保证连连浇。工艺上将指定炼钢需要经过的工艺路径(要经过的工序)。最后要形成炼钢-精练-连铸的具体到时刻的计划。

随着炼钢工艺的发展，连铸前的炼钢精练工序从过去的2重发展到现在有3-4重甚至更多来满足市场对高品质产品的需要。并且采用柔性设备和工艺，以满足柔性的市场需求。

以前的人工方式在解决每个炉次只有1重转炉工序和可能有的一重精练的情况，采用确定连铸的情况下简单倒退前面工序方法，一般都能排出可行的计划。但是如果炉数较多或者炼钢、精练重数较多，有可选设备需要指派，并且这些工序时间不尽相等的情况下，很难或者根本不能排出可行的计划，更谈不上优化精确的时刻排程。本设计的目的就是解决炼钢厂这种复杂情况的生产调度问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法，其建立的模型中除了已经分配的铸机和浇注顺之外，工艺路径只规定每个炉次应该经过那些工序处理，不指明具体使用的设备；该模型将最终给出每个工序在指派的设备上的加工时刻。

炼钢车间调度问题是一个在浇注顺序确定的条件下，追求某评价函数最值的，多工件、多工序、多机的特殊的job-shop排序问题。Job Shop调度是一类典型的(NP)困难问题。一般的解决办法有，运筹学方法，基于规则的方法，系统仿真的方法，基于DEDS的解析模型方法，基于排序的方法，基于智能的调度方法。一些理论上的最优化方法能提供最优调度，但由于其计算的复杂性，并且忽略了很多实际因素，离实际运用还有较大距离；基于最优化的方法，诸如动态规划算法与分枝定界算法等等，由于其大多数是建立在对可能调度的部分枚举上，因此只能解决小规模的调度问题，距离实用还有较大距离。各种基于统计优化的方法、诸如模拟退火法、遗传算法等，提供了一种解决调度优化问题的新途径，但同别的优化算法类似，其也存在着一定程度的校举、一般来说收敛到最优解很慢，并且对于判断解的最优性也很困难。

为达上述目的，本发明采用如下技术方案：

为便于本发明技术方案的描述，在此先定义以下术语：

炼钢连铸经过的设备统称Device；特殊的，连铸机称为CC；

Device在工作过程中使用到的辅助设备称为子设备(SubDevice)。

一炉钢水(铁水)经过一系列处理最终形成板坯的过程称为一个任务(Task)；

经过的每一个处理过程称为一个操作(Charge)；

处理钢水(铁水)的转炉、精练炉和连铸机即是每个操作所用的设备M；

当CC要求时间与实绩产生冲突时，计划可能会出现钢包到达CC时刻不能按照CC要求到达，晚到的时刻称为迟到时间(Lateness Time，LT)；这种现象称为迟到(Lateness)；相反的称为早到时间(Early Time，ET)和早到(Early)

钢包在一个设备上处理结束，运送到下一个设备所需要的时间称为传搁时间(MovingTime，MT)；

设备处理完一个Charge，需要一定的准备才能开始下一个Charge，这个时间称为准备时间(Waiting Time，WT)；

在Task内某Charge结束时刻与后道Charge开始时刻的间隔减去传搁时间的时间称为延误时间(Tardiness Time，TT)；

某设备处理完一个Charge时刻与计划处理下一Charge开始时刻的间隔减去设备准备时间称为空闲时间(Vacancy Time，VT)；

Charge在某设备上的处理时间(Process Time，PT)；

每台铸机上最后一炉生产结束时刻称为铸机结束时刻(CC Ending Time，CCET)

一种炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法，

首先建立以下模型：

记设备集合为M＝{M1，M2，…，Md}，亦是问题的解集合；

记设备操作集合为O＝{…，Oij，…}，Oij表示任务i在设备j上的操作；

记工序操作集合为C＝{…，Cij，…}，Cij表示任务i在工序j上的操作；

设备的一个解mi＝{O1i，O2i，…，Oni}，表示该设备上的有序指派；

记任务集合为T＝{T1，T2，…，Te}，Ti＝{Oi1，Oi2，…，Oik}，其中不同Ti的k不相同；

记工序集合为P＝{P1，P2，…，Pe}，Pi＝{Ci1，Ci2，…，Cim}，其中不同Pi的m不同，Pi的解集合表示在该工序上的有序工序操作指派；

PMi＝{…，Mi，…}，PMi的集合表示能完成该工序的设备；

其求解的目标为：

1)尽可能减少系统生产时间；以目标函数f1＝min(∑CCET)表示，

2)使第i个设备由于断浇和炉次在工序间等待造成的损失最小；以目标函数f(m_i)＝min(∑VT m_i)表示；

3)一个任务操作间的等待时间尽可能安排在某些指定的操作之间；以目标函数f(m_i)＝min(∑ET m_i)表示；

4)使间歇式的炼钢精练工序与连续式的连铸工序协调并有节奏的生产；以最终目标函数F＝min(C*f1+∑C1m_i*(∑VT m_i)+∑C2m_i*(∑ET m_i))表示；

求解过程如下：

步骤01：依据规则与约束，确定问题的可行解区域(时间区域)；

步骤02：将解区域“分而治之”，划出x个区域；

步骤03：根据约束条件对解区域M(t)生成一组初始解；

步骤04：选定工序P_i进行求解；

步骤05：用领域交换搜索算法找出P_i的局部最优解；

步骤06：工序间信息交流，P_i的每项更新所在Task信息；

步骤07：设备间信息交流；

步骤08：子设备约束考虑；

步骤09：判断P_i找到更优解，

否：P_i转到下一个设备，到步骤05

是：转到步骤10继续；

步骤10：判断P_i一个全工序循环是否找到更优解，

否：转到步骤05

是：转到步骤11继续；

步骤11：根据本次最优解M(t)生成该初始解的实际调度；

步骤12：根据目标函数求出M(t)的适应值，记录解M(t)与其适应值；

步骤13：判断本次最优解F(M)是否优于全局最优解G(M)，

否：转到下一个解区域，

是：用G(M)＝F(M)；

步骤14：是否遍历了所有的分而治之的区域，

否：转到步骤03；

是：转到步骤15

步骤15：根据G(M)生成最终调度，结束。

有益效果：在使用本技术之前，基本上采用手工排计划，时刻的准确行很差，设备利用率较低，直接影响产量和设备寿命；并且重排一次计划需要很长的时间。采用本模型自动排计划之后，重排一次计划只要几秒钟，时间可以精确到分钟，设备利用率大大提高，产量得到了很明显的提高。

附图说明

图1为运用分而治之后进行领域搜索的启发式算法求解本发明炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程流程图。

具体实施方式

下面结合附图对进一步说明本发明。一种炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法，包括模型建立、求解目标及求解方法。以如下的硬约束、人工约束、软约束、基本假设等应用环境描述如下：

1.1.硬约束

1.一个Task内的Charge调度顺序是固定的。由钢区工艺路径决定；

2.每个Charge由工艺决定可以在某(几)个设备上加工；

3.每个Charge对设备使用方式是独占式(抢占式)；

4.一个Task内的Charge间有传搁时间(运送时间，按照设备维护)；

5.一个设备处理两个Charge的处理之间需要有准备时间间隔；

6.同一台连铸机必须在一定炉次范围内连续浇注(一台连铸机上连续浇注的多个炉次的集合，称为一个“浇次”(CAST))；

7.各连铸机上的相邻浇次之间需要一定的间隔时间，以更换结晶器、调整设备；

8.某2个设备可能在操作过程中规定的一段时间段使用某个子设备，但该子设备只有一个，所以需要解决该冲突。

1.2.人工约束

1.浇次开始时间；

2.整个计划开始时间；

3.Task的Charge后Device的休止时间；

1.3.软约束

1.在线生产中，由于实际时间跟计划时间回有所偏差，导致到连铸机的时间会提前(早到)或推迟(迟到)，为了保证连连浇，连铸机可以调整拉速和流数，在小范围内调整一个炉次的浇注速度；(动态调整时)；

2.一个任务操作间的等待时间尽可能安排在某些指定的操作之间；

3.设备能均衡的使用；

4.避免某任务等待时间过多；

1.4.基本假设

1.每个阶段各并行机完全相同，且作业的设备指派不受限制；

2.浇次n(n＝1，2，…，N)的炉数|Ωn|，炉次处理时间pij(i∈Ωn，j＝1，2，3)及浇次n对应的连铸机均为已知；

3.浇次内炉次的顺序已定；

4.每台铸机上的浇次的顺序已定；

1.5.求解目标

5)尽可能减少系统生产时间；

f1＝min(∑CCET)

6)使第i个设备由于断浇和炉次在工序间等待造成的损失最小；

f2(m_i)＝min(∑VT m_i)

7)一个任务操作间的等待时间尽可能安排在某些指定的操作之间；

f3(m_i)＝min(∑ET m_i)，

8)使间歇式的炼钢精练工序与连续式的连铸工序协调并有节奏的生产。

最终目标函数为：

F＝min(C*f1+ΣC1m_i*(∑VT m_i)+∑C2m_i*(∑ET m_i))

C1，C1m_i，C2m_i(i＝1，2，…，d)是常数，C1代表要求总生产时间最短的权重；C1m_i代表设备m_i要求空闲时间最少的权重；C2m_i代表设备m_i要求等待时间分配的权重；

1.6.求解方法

如图1所示，包括以下步骤：

步骤01：依据规则与约束，确定问题的可行解区域(时间区域)；

步骤02：将解区域“分而治之”，划出x个区域；

步骤03：根据约束条件对解区域M(t)(t＝1，2，…，x。初始t＝1)生成一组初始解(由连铸倒推并消除冲突)；

步骤04：选定工序P_i进行求解；

步骤05：用领域交换搜索算法找出P_i的局部最优解(工序的顺序交换)；

步骤06：工序间信息交流(Task上Charge间的交流)。P_i的每项更新所在Task信息；

步骤07：设备间信息交流(根据约束规则解出PM_i的每个向量的设备指派解集合M_i；)

步骤08：子设备约束考虑(消除设备对子设备使用的冲突，指派其使用自得设备的)；

步骤09：判断P_i找到更优解，

否：P_i转到下一个设备(i＝(i+1)mod k)，到步骤05

是：转到步骤10继续；

步骤10：判断P_i一个全工序循环是否找到更优解，

否：转到步骤05

是：转到步骤11继续；

步骤11：根据本次最优解M(t)生成该初始解的实际调度；

步骤12：根据目标函数求出M(t)的适应值。记录解M(t)与其适应值。

步骤13：判断本次最优解F(M)是否优于全局最优解G(M)，

否：t＝t+1(转到下一个解区域)

是：t＝t+1，用G(M)＝F(M)；

(M为M(t)的简称)

步骤14：判断t！＝x(是否遍历了所有的分而治之的区域)，

否：转到步骤03；

是：转到步骤15；

步骤15：根据G(M)生成最终调度，结束；

在步骤02中，针对本问题，在时刻上对解空间进行特定的“分而治之”并不丧失解的获得最优解的机会。而分而治之的算法为公知技术，且已经被广泛使用，在此省略对其的具体描述。

在步骤05中，该领域交换搜索启发式算法为公知技术，且已经被广泛使用，在此省略对该算法的具体描述。所述设备间信息交流，如果有数个设备同样能完成某工序，该工序上的charge要按照顺序依次分配到这些设备上。

在步骤06中，工序间信息交流的依据是约束，Task上Charge在时刻上要顺序处理。

Claims (1)

1、一种炼钢连铸生产工艺中的出钢计划排程方法，其特征在于：

首先建立以下模型：

记设备集合为M＝{M1，M2，…，Md}，亦是问题的解集合；

记设备操作集合为O＝{…，O_ij，…}，O_ij表示任务i在设备j上的操作；

记工序操作集合为C＝{…，C_ij，…}，C_ij表示任务i在工序j上的操作；

设备的一个解m_i＝{O_1i，O_2i，…，O_ni}，表示该设备上的有序指派；

记任务集合为T＝{T₁，T₂，…，T_e}，T_i＝{O_i1，O_i2，…，O_ik}，其中不同T_i的k不相同；

记工序集合为P＝{P₁，P₂，…，P_e}，P_i＝{C_i1，C_i2，…，C_im}，其中不同P_i的m不同，P₁的解集合表示在该工序上的有序工序操作指派；

PM_i＝{…，M_i，…}，PM_i的集合表示能完成该工序的设备；

其求解的目标为：

1)尽可能减少系统生产时间；以目标函数f1＝min(∑CCET)表示，

2)使第i个设备由于断浇和炉次在工序间等待造成的损失最小；以目标函数f(m_i)＝min(∑VT m_i)表示；

3)一个任务操作间的等待时间尽可能安排在某些指定的操作之间；以目标函数f(m_i)＝min(∑ET m_i)表示；

4)使间歇式的炼钢精练工序与连续式的连铸工序协调并有节奏的生产；以最终目标函数F＝min(C*f1+∑C1m_i*(∑VT m_i)+∑C2m_i*(∑ET m_i))表示；

求解过程如下：

步骤01：依据规则与约束，确定问题的可行解区域(时间区域)；

步骤02：将解区域“分而治之”，划出x个区域；

步骤03：根据约束条件对解区域M(t)生成一组初始解；

步骤04：选定工序P_i进行求解；

步骤05：用领域交换搜索算法找出P_i的局部最优解；

步骤06：工序间信息交流，P_i的每项更新所在Task信息；

步骤07：设备间信息交流；

步骤08：子设备约束考虑；

步骤09：判断P_i找到更优解，

否：P_i转到下一个设备，到步骤05

是：转到步骤10继续；

步骤10：判断P_i一个全工序循环是否找到更优解，

否：转到步骤05

是：转到步骤11继续；

步骤11：根据本次最优解M(t)生成该初始解的实际调度；

步骤12：根据目标函数求出M(t)的适应值，记录解M(t)与其适应值；

步骤13：判断本次最优解F(M)是否优于全局最优解G(M)，

否：转到下一个解区域，

是：用G(M)＝F(M)；

步骤14：是否遍历了所有的分而治之的区域，

否：转到步骤03；

是：转到步骤15

步骤15：根据G(M)生成最终调度，结束。

Images