[发明专利]基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法及系统，其中，方法包括：获取客户订单的卷纸规格与数量以及待切割的全部原纸规格与数量；补充卷纸备用规格，限定系统最大运行时间；建立非线性整数规划模型，用拉格朗日等值面切割求解非线性整数规划问题；在系统最大运行时间内得到全局最优解时，输出排产方案并记录系统运行时间，且未得到全局最优解时，则找在系统最大运行时间截止时得到的所有解中的最优解，获取排产方案并记录时间，且未求出可行解时，则需补充备用规格重新计算，直至获取最终方案。该方法有效提高非线性整数规划问题的求解效率，获取卷纸分切排产问题的最优解，从而提高工作效率、充分利用原纸、降低生产成本。

技术领域

本发明涉及纸厂卷纸分切和排产技术领域，特别涉及一种基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法及系统。

背景技术

纸厂卷纸制造是连续工业，具有订单品种繁杂、规模大，机器切换代价大等特点。不恰当的排产方案不仅会造成交货期内客户订单要求无法满足，还会浪费人力、能源、时间资源，造成企业生产成本的增加。

卷纸分切排产优化是节约纸厂生产成本、纸厂统筹生产的重要手段，其要求在一定规格和一定数量的大卷原纸上切割出符合订单要求规格和数量的的小纸卷，并使分切机排刀组合切换次数尽可能小，且要求切剩纸边、分切机一次性切割刀数都在规定范围内。此外，由于卷纸分切机启动和停机时间较长、生产流程的串行方式相互衔接柔性弱，以及设备清洗成本高等因素，使得减少机器设备的切换成为优化卷纸分切排产方案的重中之中。

利用非线性整数规划解决纸厂卷纸分切和排产方案优化问题是一个建模求解过程，即以切换排刀方案步骤数最少为目标函数，以订单规格和数量为约束条件建立非线性整数规划模型，再对模型进行求解。整数规划模型求解算法目前分为两大类：第一类为启发式解法，如模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法等等；第二类为精确算法，如分支界定法、割平面法等等。但由于启发式算法无法得到问题的全局最优解，甚至有些情况下只能得到一个较差的可行解，无法满足纸厂的实际生产需求。精确算法中割平面法是近年来国内外文献中用来解决整数规划问题的常用方法，但在卷纸分切排产这种大规问题背景下存在算法效率的问题，其求解时间与问题规模呈指数关系：当订单中产品规格种类和数量增加，模型中的变量会以指数关系急剧增加，使得割平面算法无法再合理时间内得到最优解。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法，有效提高非线性整数规划问题的求解效率，获取卷纸分切排产问题的最优解，从而提高工作效率、充分利用原纸降低生产成本。

本发明的另一个目的在于提出一种基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化系统。

为达到上述目的，本发明一方面提出了基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法，包括以下步骤：获取客户订单的卷纸规格与数量，并获取待切割的全部原纸规格与数量；补充卷纸备用规格以充分利用原纸，并限定系统最大运行时间；以切换排刀步骤数最少为目标建立非线性整数规划模型，且通过拉格朗日等值面切割求解非线性整数规划问题；以及在所述系统最大运行时间内得到全局最优解时，输出排产方案，并记录系统运行时间；且在所述系统最大运行时间内未得到全局最优解时，则找在所述系统最大运行时间截止时得到的所有解中的最优解，输出排产方案，并记录系统运行时间；且在所述系统最大运行时间内未求出可行解时，则重新补充备用规格再进行所述拉格朗日等值面切割，直至获取最终方案。

本发明实施例的基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法，通过将拉格朗日对偶法和等值面切割算法巧妙结合起来的算法，经过有限步迭代可以找到原问题的最优解，有效提高非线性整数规划问题的求解效率，且提高工作效率、灵活排产，降低其生产成本。

另外，根据本发明上述实施例的基于非线性整数规划的卷纸分切和排产优化方法还可以具有以下附加的技术特征：