[发明专利]一种钢铁冶炼过程的优化调度方法

摘要

本发明涉及一种钢铁冶炼过程的优化调度方法，属于冶金生产过程智能优化调度技术领域。本发明通过确定钢铁冶炼在生产过程中的调度模型和优化目标，并提出一种基于前端省略的完全局部搜索的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型根据每个产品所要经过的加工操作数和相应操作的加工时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间。本发明对于钢铁冶炼过程建立一种调度模型和优化方法，可在较短时间内获得钢铁冶炼过程调度问题的近似最优解，从而降低企业的生产成本，提高企业的经济效益。

主权项

1.一种钢铁冶炼过程的优化调度方法，其特征在于：通过确定钢铁冶炼在生产过程中的调度模型和优化目标，并提出一种基于前端省略的完全局部搜索的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型根据每个产品所要经过的加工操作数和相应操作的加工时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间，即f1＝Cmax(π)；式中，工件的个数为n、需要的操作数为m，为工件π_i在操作j结束后的完工时刻，代表工件π_i操作k需要的加工时间；Δ(Tπ_i)代表为了满足零等待工艺约束时工件π_i的延迟开工时间；该优化调度问题的一个解为π＝{π₁,π₂,…,π_n}，π表示工件的加工序列，π_i为加工序列π中第i个加工的工件；工件在加工过程中除了零等待的约束外，还存在其他约束，即操作开始后不允许中断也不允许抢占加工；所述基于前端省略的完全局部搜索的优化调度方法具体为：Step1、种群初始化：采用随机生成的方法产生初始化种群并计算相应个体的目标值，直至初始解的数量达到要求的种群规模；其中，种群规模为NP；Step2、根据目标值对种群排序：对当前种群中的个体根据目标值进行从小到大的排序，目标值越小表示该个体所对应的排序越优；Step3、种群更新：对当前种群中的前25％的个体进行基于前端省略的Insert局部搜索生成新个体；基于前端省略的Insert局部搜索是指从序列的后半部分中随机抽取一个工件，然后插遍该序列的所有位置并计算相应序列的目标值，选择目标值最小的序列为新个体；前端省略是指没有被改变的部分序列，不需要重新计算，因此能够节省大量的计算时间；对当前种群中间50％的个体进行Insert和Swap的混合局部搜索产生新的个体；对当前种群剩下的25％的个体进行重生机制，即重新随机产生新的序列；Step4、重新计算并排序：重新计算种群中所有个体的目标值，并根据目标值进行从小到大的排序；Step5、终止条件：设定终止条件为算法迭代次数T，如果算法满足条件。则输出当前种群中第一个个体，即最优个体；否则跳转至步骤Step3，反复迭代，直至满足终止条件为止。