[发明专利]带切换时间的炼钢柔性调度优化方法、系统、介质及设备

说明书

本公开提供了一种带切换时间的炼钢柔性调度优化方法、系统、介质及设备，涉及炼钢柔性调度优化方法技术领域，解决了现有技术中能耗大且完工时间长的问题；具体方案为：实时采集炼钢过程中的过程参数、机器操作参数和机器配置参数；以所有机器操作的最大完成时间、机器加工能量和机器运转能耗之和最小为目标，利用整数规划方法构建带约束的调度优化模型；利用改进的Jaya算法求解调度优化模型，得到炼钢柔性调度最优解决方案；本公开在保证调度精度的前提下，既降低了调度的能耗，又缩小了最大完工时间，提高了工作效率。

技术领域

本公开涉及炼钢柔性调度优化方法技术领域，特别涉及一种带切换时间的炼钢柔性调度优化方法、系统、介质及设备。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

在现实的工业生产系统中，调度问题一直被认为是影响生产效率的关键问题。柔性作业车间调度问题(FJSP)作为调度问题的一个复杂形式，已经被研究了很多年。在实际生产系统(如炼钢系统)中，FJSP问题可以分几个阶段建模。图1给出了典型的炼钢系统的说明，其中有三个主要阶段，即铁水调度、炼钢铸造和热轧阶段。在每个阶段，装药或作业有不同的路线，处理这些装药的机器分配也因工业限制而灵活。然而，这种灵活性使得问题比规范调度问题更加复杂。

在经典的FJSP中，有n个作业要在m台机器上处理。每个作业具有n_i(i＝1,2,…,n)个操作次数。每项操作应从一组候选机器中选择一台可用机器，使每个操作一次只能在一台机器上处理，一台机器只能处理一项操作。不允许抢占；也就是说，在分配的操作完成之前，不能占用机器。因此，与流水车间、混合流水车间和作业调度问题相比，增加选择可用机器会使FJP更加困难。为了解决FJSP问题，许多研究者使用了不同类型的算法，如遗传算法、遗传算法和变邻域下降算法结合的混合算法、蚁群优化算法、人工蜂群算法和模因算法等。

本公开发明人发现，现有的研究大多没有考虑到调度问题中最现实的约束包括机器故障、模糊加工时间、新任务到达、资源约束、运输时间和工序设置时间，从而导致最终的调度能耗较高且工作效率较低。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种带切换时间的炼钢柔性调度优化方法、系统、介质及设备，在保证调度精度的前提下，既降低了调度的能耗，又缩小了最大完工时间，提高了工作效率。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

本公开第一方面提供了一种带切换时间的炼钢柔性调度优化方法。

一种带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，包括以下步骤：

实时采集炼钢过程中的过程参数、机器操作参数和机器配置参数；

以所有机器操作的最大完成时间、机器加工能量和机器运转能耗之和最小为目标，利用整数规划方法构建带约束的调度优化模型；

利用Jaya算法求解调度优化模型，得到炼钢柔性调度最优解决方案。

本公开第二方面提供了一种带切换时间的炼钢柔性调度优化系统。

一种带切换时间的炼钢柔性调度优化系统，包括：

数据采集模块，被配置为：实时采集炼钢过程中的过程参数、机器操作参数和机器配置参数；

模型构建模块，被配置为：以所有机器操作的最大完成时间、机器加工能量和机器运转能耗之和最小为目标，利用整数规划方法构建带约束的调度优化模型；

寻优模块，被配置为：利用改进的Jaya算法求解调度优化模型，得到炼钢柔性调度最优解决方案。

本公开第三方面提供了一种介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法中的步骤。