结合约束满足遗传算法的炼钢-连铸调度问题研究

摘要

炼钢-连铸生产工序复杂、设备多、物流路径交错。为适应未来钢铁企业的多品种小批量、质优价廉、准时交货等需求,建立面向现实环境的优化模型及其算法,实现理顺工艺流程、加快工序节奏,使各工序负荷均衡、物流生产紧密衔接和工序间等待时间缩短,从而提高企业的生产效率、产品质量,降低能源和材料的消耗。
　　 本文将炼钢一连铸生产调度问题界定为约束满足优化问题,并建立约束满足优化模型。基于Benders分解的主问题和子问题及其相应的模型,相对于原问题,实现了多约束的简化。根据Benders分解法的思想,利用约束满足技术在可行性处理的优势和遗传算法的进化机理构建约束满足遗传算法的混合算法流程及编码设计。
　　 在遗传算法迭代优化中,本文主要从种群初始化、基因构造、适应度函数、解码、终止条件和参数设置等方面进行设计。在基于约束满足的可行性处理中,构建浇次开浇时间区间,以主问题求解规则对主问题进行求解,以子问题解的生成方法实现对子问题的求解,然后利用回转台有限缓冲的冲突消解技术,分别从冲突识别和冲突消解方面对子问题存在的资源冲突进行消解,实现了有限资源冲突的消解。
　　 根据实际生产数据,验证了约束满足优化模型及其Benders分解的主问题和子问题模型的合理性、约束满足遗传算法及其回转台有限缓冲的冲突消解技术的有效性。针对各工序加工时间组合变化对约束满足遗传算法的性能分析中,浇铸工序加工时间是影响最大的因素,而与非浇铸工序加工时间具有相反的影响。运用makespan松弛下界与约束满足遗传算法的解进行比较,验证了该算法具有一定的近优性。