一種煉鋼－連鑄中間包批量計劃方法及系統的製作方法

2023-05-29 07:47:51 1

專利名稱：一種煉鋼－連鑄中間包批量計劃方法及系統的製作方法
技術領域：
本發明屬於信息技術領域，涉及到運籌學建模，智能優化算法，特別涉及到一種煉鋼-連鑄中間包批量計劃方法及系統。
背景技術：
鋼鐵企業的一般都採用面向訂單(make to order)的生產模式，市場對鋼鐵產品的需求是多品種小批量，而鋼鐵企業組織生產要求是大批量的。煉鋼-連鑄生產批量計劃就是將生產合同需求的多品種小批量板坯，按照工藝的限制，按照固定批量(爐次計劃)和一定經濟批量(如連鑄澆次計劃)組織生產。例如，鋼鐵企業每份合同的鋼材量可能幾十餘噸，而大型的煉鋼爐每爐可為數百噸，冶煉時要把交貨期相近的，出鋼記號相同的合同板坯合成同一爐次，由此生成爐次計劃。在煉鋼-連鑄生產工藝當中，對於連鑄機來說，每開啟一次機器需要設備調整時間和調整費用，為了提高生產率和成材率，需要有更多的爐次在同-連鑄機上進行連續澆鑄，以降低總調整費用，將多個爐次組合到一個批次在連鑄機上澆鑄就產生澆次計劃。
中間包是鋼包與結晶器之間的中間容器，使用中間包的目的是將鋼水分配到多流連鑄機的每個結晶器，儲存一定量的鋼水，實現多爐連澆。中間包的最大澆鑄時間除與耐火材料本身的特性有關外，還主要受鋼水的成分和質量，以及澆鑄過程中連鑄機的每流調寬次數影響。為了防止頻繁調寬存在漏鋼的安全隱患，確保連鑄機安全連續生產，同時降低調寬對澆鑄的影響時間，連鑄工藝規程規定在同一中間包內澆鑄的鋼水在連鑄機的每流僅允許調寬一次。由於中間包內連鑄機的兩流的調寬存在嚴格限制，增大了爐次到中間包組批的難度。如果在考慮中間包內連鑄機的兩流的調寬限制的基礎上進行爐次組批，而使得中間包沒有發揮其最大澆鑄爐數，就導致成本浪費。因此，對煉鋼-連鑄生產工藝的中間包進行最優爐次組批實現多爐連澆，實現中間包最大利用率，降低生產成本，是制定煉鋼-連鑄批量計劃所迫切需要解決的一個問題。中間包批量決策問題就是在考慮爐次到中間包組批工藝約束因素，如調寬幅度、調寬次數，連澆規程的前提下，兼顧煉鋼-連鑄批量計劃的全局目標，如精加工階段機組的物流平衡，熱軋對燙輥材的需求，精煉產能和煉鋼產能等，從爐次候選池中選出一定數目的爐次，最優組批到中間包進行連澆。
煉鋼-連鑄批量計劃問題已經在國內外學術界受到廣泛的關注。日本對爐次計劃問題從專家系統角度進行了研究，但沒能給出最優的數學模型，澳大利亞Gmbh鋼廠給出煉鋼-連鑄調度的建模關鍵因素，並對爐次在機器上的分配給出了調度模式。目前現場中應用的爐次計劃和澆次計劃編制方法主要採用的多為基於專家系統或基於規則的啟發式方法。存在以下缺點(1)依賴計劃編制人員，不能自動完成計劃編制。(2)計劃編制的效果依賴於計劃編制人員業務水平。(3)採用人工排產為主的方法生成計劃較慢。(4)人工排產帶有主觀性，而中間包批量計劃問題是一個多目標，複雜約束的問題，沒有精確的數學模型和算法為依據，有限時間內難編制出較優的計劃。而當前煉鋼-連鑄批量計劃中一般只考慮爐次計劃和澆次計劃，針對中間包批量計劃的研究還處於空白。在以前澆次計劃研究中，不考慮調寬次數的限制，頻繁的調寬增大了安全隱患，同時也影響了澆鑄時間，導致中間包的澆鑄爐數降低，沒有充分發揮中間包的使用時間。

發明內容
針對現有鋼鐵企業煉鋼-連鑄批量計劃中存在的問題，本發明提供一種煉鋼-連鑄中間包批量計劃方法及系統，該方法是執行於計算機的中間包批量計劃自動編制方法，該方法在中間包批量計劃編排中兼顧了中間包組批工藝約束，和煉鋼-連鑄批量計劃的全局計劃目標，提高了計劃編制水平，解決了人工排產效率低下問題。中間包批量計劃的最優數學模型，學科定量的描述了問題特徵，針對數學模型提出的多鄰域兩階段禁忌搜索算法在較短的時間內編制出較優的計劃，改善了傳統的手工編制計劃的科學性。
本發明是基於鋼鐵企業的ERP信息平臺上的中間包批量計劃優化系統，該系統同鋼鐵企業的ERP信息平臺之間有信息交互，即下載原始計劃數據和上傳計劃結果數據；同時又有相對獨立，即對原始計劃數據可以進行增刪改維護。系統需要的硬體配置為個人計算機(Pentium4-1.7G或更高微處理器，256M內存微型計算機)和計算機網絡(乙太網卡或撥號網絡所需數據機)。系統擁有自己的Microsoft SQL Server 2000資料庫，前端顯示界面，基於數學模型的計劃編制優化算法，以及同鋼鐵企業的ERP信息平臺的接口，本發明的系統包括以下功能模塊工藝靜態參數設置模塊，原始數據下載模塊，批次計劃需求設置模塊，模型算法參數設置模塊，中間包批量計劃自動生成模塊，計劃指標統計顯示模塊，計劃結果統計顯示模塊，生產計劃人工調整模塊，生產計劃上傳模塊。
(1)工藝參數設置模塊。即設置出鋼記號所屬CC_Code靜態表。該模塊邏輯流程如圖1所示。
(2)原始數據下載模塊。從現行鋼鐵企業的ERP系統中下載需要進行計劃編制的原始數據，該數據記錄為板坯信息，且包含了組爐信息。該模塊邏輯流程如圖2所示。
(3)批次計劃需求設置模塊。按照一貫制思想，分析連鑄下遊的機組物流平衡，以及RH產能，設置當前批次連鑄計劃需求，主要包括批次計劃的板坯到各流向的合理分配，熱軋對燙輥材的合理需求，RH精煉的產能限制，批次計劃要做的總爐數。總爐數，RH爐數，燙輥材，流向都要設置一個目標值，上限和下限。該模塊邏輯流程如圖3所示。
(4)模型算法參數設置模塊。由於中間包批量計劃模型是一個多目標複雜約束的數學規劃模型，目標的權重參數將直接影響著算法得出的計劃結果。此外，本發明提供的算法是一類智能優化算法，程序執行中的參數如搜索迭代次數，搜索策略也對計劃結果有一定的影響。該模塊可在不同的參數設置下得出不同的計劃結果，最後由計劃員的偏好選取一組最合適的計劃。該模塊邏輯流程如圖4所示。
(5)生產計劃自動生成模塊。該模塊根據批次計劃需求設置模塊設置的計劃需求，模型算法參數設置模塊設置的參數，基於本發明給出的數學規劃模型和提供的禁忌搜索算法進行優化計算，得出一個候選批次計劃。調整模型算法參數後，重新執行該模塊可以得到另一個候選批次計劃。該模塊是本發明方法的核心部分，將在後文詳細介紹。其優化算法的流稱圖如圖5所示。
(6)計劃指標統計顯示模塊。當生產計劃自動生成模塊生產候選批次計劃後，可以通過此模塊查看生成的候選計劃的各項指標，如總爐次、RH爐次、燙輥材重量、各流向上板坯總重量，以及上述指標同批次計劃需求設置模塊設置的各項指標目標值之間的偏差。該模塊邏輯流程如圖6所示。
(7)計劃結果顯示模塊。對於已經生成的候選批次計劃，該模塊以四個表分別顯示CAST信息，包含澆次(CAST)號，CAST內中包，CAST內爐次，CAST內澆鑄寬度；中間包信息，包含中間包號，中間包內爐數，中間包情況，中間包CC_Code；爐次信息，包括爐次號，出鋼記號，必做板坯量；爐內板坯信息，包括板坯材料號，合同號，所屬流，流內順序號。該模塊邏輯流程如圖7所示。
(8)生產計劃人工調整模塊。人工調整模塊可以實現對中間包內爐次進行重新調整，如插入新爐次、刪除新爐次、爐次位置上移，爐次位置下移。該模塊邏輯流程如圖8所示。
(9)生產計劃上傳模塊。由計劃員選取一個進行人工調整後的滿意候選計劃，上傳到鋼鐵企業的現行ERP系統中。該模塊主要通過遠程文件傳輸的方式實現，即將選取的計劃生成計劃文件上傳到ERP系統給定伺服器文件目錄下。該模塊邏輯流程如圖9所示。
本發明的系統與企業ERP資料庫系統的關係及接口如圖10所示。
本發明方法如圖11所示，包括以下步驟(1)設置工藝的靜態參數，即CC_Code設置。
(2)從鋼鐵企業現行的信息系統上下載原始數據，包括材料號，合同號，預定製造命令號，預組爐號，出鋼記號，板坯重量，板坯厚度，板坯寬度，軋制厚度，軋制寬度，硬度組代碼，板坯去向，熱鋼捲去向，材料組別，流向代碼，精煉路徑代碼，燙輥材標記，交貨日期，集批代碼，廠內交貨日期，按周交貨標誌，合同拖期標記，出口標記，合同性質代碼。
(3)設定批次計劃的需求數據，即根據計劃員對各個工序的物流平衡分析，設定各流向的計劃目標重量，計劃重量上限，計劃重量下限；設置燙輥材的計劃目標重量，計劃重量上限，計劃重量下限；RH精煉計劃目標爐次數，RH精煉計劃爐次數上限，RH精煉計劃爐次數下限；設置批次計劃目標總爐數，批次計劃總爐數上限，批次計劃總爐數下限。
(4)設定模型算法的參數，首次可以按默認參數設置，針對模型計算結果，可以調整算法參數重新運轉模型，得到新的結果。
(5)基於中間包批量計劃的數學模型和優化算法，自動生成批次計劃。
(6)查看模型計算結果，可以通過計劃指標統計顯示模塊查看總爐次、RH爐次、燙輥材、已經流向的模型計算結果；計劃結果統計顯示模塊查看爐次到中間包的組批情況。
(7)針對模型得到的計劃結果，計劃員採用手動，得到滿意的計劃結果。對已經組批的中間包內的爐次進行增、刪、換調整，調整的過程中同樣需要考慮中間包的組批要求。
(8)將計劃結果從中間包批量計劃優化系統上傳到鋼鐵企業的ERP信息平臺上，供計劃員下發生產計劃。
本發明的中間包批量計劃的數學模型和優化算法的具體技術方案如下1中間包批量計劃的工藝約束和編制依據在煉鋼-連鑄生產工藝當中，對於連鑄機來說，每開啟一次機器需要設備調整時間和調整費用，為了提高生產率和成材率，需要有更多的爐次在同-連鑄機上進行連續澆注，以降低總調整費用。但是有以下三點原因不能任意增加每一澆次中的爐次(1)連鑄中與結晶器連接用於澆注的緩衝環節-中間包的壽命有一定限制，在同一個中間包內連續澆注的爐次數不能超過中間包的壽命。
(2)不同鋼種之間連澆時，如果相鄰兩個爐次之間的鋼級(Steelgrade)有差異，則會增加煉鋼成本。例如同一鋼級序列中的不同鋼級之間連澆時產生的交接坯應該判給低質鋼，這樣就出現以好充次所帶來的附加成本，甚至，當鋼級差別較大的鋼種連澆時需要犧牲交接坯為代價。
(3)在同一澆次中爐次寬度不能頻繁改變而且相鄰爐次之間的寬度變化不能太大，因為每調寬一次需要消耗一定的工時，在調寬過程當中，產生不合格品，從而產塵附加的煉鋼成本。
由上述三點原因可知，澆次計劃可以定義為在同一臺連鑄機上使用一個或者多個中間包連續澆鑄的爐次集合。如技術背景中提到，中間包屬於鋼包與結晶器之間的中間容器，是連鑄的緩衝環節，在連鑄過程中具有非常重要的作用。通常，由於生產組織過程中有很多工藝約束要求，因此，組批到同一中間包進行連澆的爐次必須滿足一定的約束條件。本發明根據生產工藝規程，提出一類新型的批量計劃問題，即，中間包批量計劃問題。並歸納出組批到同一中間包進行連澆的爐次必須滿足的條件(1)組批到同一中間包內連澆的爐次的出鋼記號必須屬於同一連澆族(CC_Code)，也就是組批到同一中間包內的爐次必須是可連澆的。
(2)同一中間包內可連澆的最大爐數取決於爐次的出鋼記號的連澆族。
(3)組批到同一中間包內連澆的爐次內或爐次間的每流調寬規則是從寬到窄，且調寬幅度只允許為50mm和100mm。
(4)組批到同一中間包內連澆的爐次內或爐次間的每流最多允許調寬一次。
(5)組批到同一中間包內，如果存在調寬澆鑄的爐次，那麼其他爐次間就不允許調寬。
(6)考慮到鑄機上兩流澆注的平衡性，計劃中一般不做異寬澆鑄模式。
中間包批量計劃問題除了受中間包內爐次連澆工藝約束外，還需要考慮連鑄工序的前後道工序的實際生產需求，主要有以下特點(1)煉鋼工序的產能約束，即編制到中間包批量計劃的爐次總數有上下限限制，如果不足下限，機器產能沒有最大發揮，如果超出上限，受煉鋼工序的產能限制，其無法提供中間包批量計劃需求的爐次數。
(2)精煉工序的產能約束，即編制中間包批量計劃的爐次需RH精煉的有上下限限制。同樣是為了發揮精煉機器的產能而不超過其最大產能。
(3)熱軋工序對燙輥材的需求約束，實際熱軋工序對燙輥材的需求有一定的波動，當連鑄燙輥材的產量大於軋制計劃需求的燙輥材量時，將增加庫存費用；當連鑄燙燙輥材的產量過小，將影響軋制計劃的安排。因此，編制到中間包批量計劃的爐次內燙輥材的重量有上下限限制。
(4)流向定義為板坯經過精加工階段各個機組的路徑。為了保證精加工階段每個機組不斷料，不漲庫，連續生產，並且考慮每個機組的最大產能，在制定中間包批量計劃的時候，預先設定好各個流向的需求量，同時為了確保能夠合理的編制計劃，流向需求量通常允許一定的偏差。即中間包批量計劃內的板坯在各流向上的分布能夠保證流向所在機組的正常運行且不超過每個機組的作業能力限制。2中間包批量計劃的模型構造策略2.1目標選取中間包批量計劃問題實質就是，在考慮上述組批條件和約束的前提下，確定如何從候選爐次中選取適合數目的爐次進行組批到中間包連澆，確保批量生產合理化，降低生產成本，提高產品質量和準時交貨能力。這類問題可以歸結為一類特殊的組合優化問題，優化目標包含以下幾個幾項(1)最小化爐次內或爐次間調寬導致的T形坯所帶來的附加生產成本。
(2)最小化爐次間不同出鋼記號導致的交接坯懲罰，通常交接坯一般判給低質鋼，由此將出現以優充次所帶來的附加生產成本。
(3)最小化完成批量計劃所需的中間包總數。
(4)最大化爐次優先級。爐次優先級一般由爐內板坯的優先級確定，板坯優先級通常由合同的交貨期，交貨期類別(按周交貨、按月交貨)，出口合同標誌、集批標誌、拖期標誌等指標進行評價。優化爐次優先級也就相當於提高準時交貨能力和集批生產。
(5)最小化做進批次計劃的爐次內板坯在各流向上的重量同流向計劃需求的偏差。
(6)最小化做進批次計劃的爐次內燙輥材重量同燙輥材計劃需求的偏差。
(7)最小化做進批次計劃的需RH精煉的爐次數同RH精煉計劃爐數的偏差。
考慮中間包批量計劃問題的工藝約束，計劃編制需求，以及優化目標，採用圖12表示問題解結構同約束、目標之間的關係。
2.2多目標權重量化首先完成批次計劃需求的中間包數目要求最少，即中間包費用權重最大。其次總RH必須滿足，作為一個硬性約束。然後，爐次優先級的權重較大，對於必做合同板坯，要求儘量滿足，最後，流向板坯重量要求接近目標值，對於低於下限或者高於上限的懲罰將也會很大。
2.3模型表達
MinimizerMlPh{1,2}cllhylr+rMkPlk,lPh{1,2}cklh1xklhr+rMkPlk,lPckl2zklr+]]>clrMlPz0lr-rMlPplylr+fFf|rMlPblfylr-Of|+]]>pre|rMlPdlylr-Opre|+RH|rMlPelylr-ORH|---(1)]]>Subject tozklr＝xklhrk，l∈P，r∈M，h∈{1，2) (2)kl,k{0}Pzklr=kl,k{0}Pzlkr=ylr,lP,rM---(3)]]>rMylr1,lP---(4)]]>rMlPz0lrm---(5)]]>LfrMlPblfylrUf,fF---(6)]]>LprerMlPdlylrUpre---(7)]]>LRHrMlPelylrURH---(8)]]>LchrrMlPylrUchr---(9)]]>lPrlylr1,rM---(10)]]>0rM(Blh-Elh)ylr2,lP,h{1,2}---(11)]]>0rM(Ekh-Blh)xklhr2,k,lP,h{1,2}---(12)]]>rM(Blh-Elh)ylrPmaxslhPmaxrM(Blh-Elh)ylr,lP,h{1,2}---(13)]]>rM(Ekh-Blh)xklhrPmaxsklhPmaxrM(Ekh-Blh)xklhr,k,lP,h{1,2}---(14)]]>
lPslhylr+kPlk,lPsklhxklhrfhr,rM,h{1,2}---(15)]]>cklh1=0ifEkh-Blh=0k11ifEkh-Blh=1k12ifEkh-Blh=2otherwise---(16)]]>cllh=0ifBlh-Elh=0k11ifBlh-Elh=1k12ifBlh-Elh=2otherwise---(17)]]>xklhr∈{0，1} k，l∈P，h∈{1，2}，r∈M(18)zklr∈{0，1} k，l∈P，r∈M (19)ylr∈{0，1}l∈P，r∈M (20)slh∈{0，1}l∈P，h ∈{1，2}(21)sklh∈{0，1} k，l∈P，h∈{1，2} (22)Blh{wlmin+ji}i{1,2},j{0,1,,ni},wlmin+niiwlmaxl-P,h{1,2}--(23)]]>Elh{wlmin+ji}i{1,2},j{0,1,,ni},wlmin+niiwlmaxlP,h{1,2}---(24)]]>其中●模型參數P爐次集合。
M中間包集合，r∈M。
F流向集合，f∈F。
h流下標，h∈{1，2}。
ckll爐次k、l之間出鋼記號差異所引起的懲罰費用，定義如下 cl中間包費用。
pl爐次l的優先級獎勵。
m完成批次計劃使用的中間包數目的上限。
blf爐次l內f流向的板坯的總重量。
dl爐次l內燙輥材板坯的總重量。
el爐次l是否需要經過RH精煉，定義如下 Lf計劃需求具有流向f板坯重量的上限。
Uf計劃需求具有流向f板坯重量的下限。
Of計劃需求具有流向f板坯重量的目標值。
Lpre計劃需求燙輥材板坯重量的上限。
Upre計劃需求燙輥材板坯重量的下限。
Opre計劃需求燙輥材板坯重量的目標值。
LRH計劃需經RH精煉爐次數的上限。
URH計劃需經RH精煉爐次數的下限。
ORH計劃需經RH精煉爐次數的目標值。
Lchr計劃爐次總數的上限。
Uchr計劃爐次總數的下限。
Ochr計劃爐次總數的目標值。
rl爐次所屬CC_Code鋼種在中間包最大連澆爐數的倒數。
σi連鑄工藝允許的第i種調寬幅度。
fhr在同一中間包連澆的爐次在h流允許的最大調寬次數。
wlmin爐次l的兩流允許的最小(大)澆鑄寬度。
wlmax爐次l的兩流允許的最小(大)澆鑄寬度。
●決策變量
xklhr爐次l的流h緊接爐次k的流h在中間包r內。
zklr爐次l緊接爐次k在中間包r內。
ylr爐次l在中間包r內。
slh爐次k的h流的調寬次數。
sklh爐次k，l的流h間的調寬次數。
Blh爐次l流h的首寬。
Elh爐次l流h的尾寬。
cklhl爐次k、l的h流調寬所引起的T形坯懲罰費用。
cllh爐次l的h流調寬所引起的T形坯懲罰費用。
模型中目標函數的第一項，即rMlPh{1,2}cllhylr]]>為做進批次計劃的爐次內調寬導致的T形坯引起的懲罰。
目標函數的第二項，即rMkPlk,lPh{1,2}cklh1xklhr]]>為做進批次計劃的爐次間調寬導致的T形坯引起的懲罰費用。
目標函數的第三項，即rMkPlk,lPckl2zklr]]>為做進批次計劃的爐次間不同出鋼記號導致的交接坯引起的懲罰費用。
目標函數的第四項，即clrMlPz0lr]]>為使用中間包的成本費用。
目標函數的第五項，即rMlPplylr]]>為做進批次計劃的爐次內板坯的總優先級權重的獎勵費用。
目標函數的第六項，即fFf|rMlPblfylr-Of|]]>為做進批次計劃的板坯在流向上偏離流向計劃目標值的懲罰。
目標函數的第七項，即pre|rMlPdlylr-Opre|]]>為做進批次計劃的燙輥材板坯偏離燙輥材計劃目標值的懲罰。
目標函數的第八項，即RH|rMlPelylr-ORH|]]>為做進批次計劃的需RH精煉的爐次總數偏離RH精煉工序計劃總爐數的懲罰。
約束(2)表示如果爐次l緊接著爐次k在中間包r中進行澆鑄，那麼爐次l的兩個流分別緊接著爐次k的兩個流在中間包r中進行澆鑄。約束(3)表示爐次l被中間包r選取，則在該中間包中，爐次l有且僅有一個緊前和緊後爐次；當爐次l處於中間包第一個位置或最後一個位置時，定義變量zOlr，zkOr表示。約束(4)表示每個爐次最多只能被包含在一個中間包中。約束(5)表示完成批次計劃使用的中間包數目上限約束。約束(6)表示連鑄板坯到下道工序的流向約束。約束(7)表示精煉工序RH的產能約束。約束(8)表示熱軋工序對燙輥材的要求約束。約束(9)表示煉鋼工序的產能約束。約束(10)表示中間包最大連澆爐數約束。約束(11)、(12)分別表示爐內、爐間的每流寬度跳躍幅度限制。約束(13)、(14)分別定義爐內、爐間的每流寬度跳躍次數。約束(15)表示中間包內每流總寬度跳躍次數限制。約束(16)、(17)定義了爐間(內)不同調寬幅度導致的懲罰係數。約束(18-22)定義了變量的取值範圍。
2.4模型特徵1)爐次兩流的澆鑄寬度是變量，可以增大多爐連澆在調寬限制方面選擇的柔性。
2)中間包的調寬次數有嚴格限制，降低了由頻繁調寬對中間包的澆鑄時間的影響，提高中間包的最大利用率，同時也增大了中間包組批的難度。
3)考慮了連鑄板坯到精加工階段的物流平衡，以及煉鋼、精煉的產能約束。
4)目標函數除了考慮出鋼記號差異、寬度跳躍帶了的懲罰外，還考慮了中間包的使用成本、做進批次計劃的合同板坯的優先級獎勵，以及做進批次計劃的RH精煉、燙輥材、流向與設定目標值之間的偏差懲罰。
5)以中間包批量計劃一天要求做50爐為例，該模型具有變量級數是105，約束的級數是也是105，是一個大規模二次整數規劃模型，求解屬於NP-難問題。3中間包批量計劃的優化算法如模型特徵中提到，中間包批量計劃問題的數學模型是一個大規模，複雜約束的二次整數規劃問題，在求解上屬於NP-難問題，沒有多項式時間算法；一般的數學規劃軟體包又不能求解如此大規模的問題；採用傳統最優化算法如分支定界、動態規劃等，通常時間消耗非常大，不適用於實際計劃編制的快速性要求。智能優化算法已經成為求解複雜組合優化問題最重要的有效手段之一。目前受到學術界最多關注的智能優化算法包括遺傳算法、禁忌搜索、模擬退貨、神經元網絡等。Lopez等人採用禁忌搜索成功的解決了熱軋計劃調度問題。禁忌搜索算法包含以下要素，鄰域，移動、初始解、搜索策略、禁忌表、長短期記憶、渴望函數、停止準則。其中鄰域和移動是該算法的核心內容，鄰域的選擇將在很大程度上決定算法最終得到的解的質量。移動是將一個解轉變為另一個解的機制。對於一個給定解，可行的移動集所產生一組解的選集叫做鄰域。中間包批量計劃問題主要包含以下三層決策，(1)如何從候選爐次中選取爐次，(2)如何對選擇的爐次進行組合，(3)組合到同一中間包內的爐次如何排序。這三層決策也就決定了候選池中任何一個爐次存在選與不選的可能，每兩個爐次在不在一個中間包中的可能，每兩個爐次連澆不連澆的可能。對於任何一個爐次，從選到不選(或者不選到選)就構成了一個移動。對於任何兩個爐次(一個被選、一個未選)執行交換操作，同樣也構成一個移動。對於任何兩個屬於不同中間包的被選爐次，執行交換操作，也是構成一次移動。因此，採用禁忌搜索算法求解中間包批量計劃問題。
3.1算法包括以下步驟步驟1.鬆弛約束(6)、(7)、(8)到目標函數，同時忽略原目標函數的第一、二、三項，和第六、七、八項，將原模型鬆弛為一個相對簡單的模型。鬆弛後模型的目標函數為Minimize,clrMlPz0lr-rMlPplylr+]]>fFfmax(rMlPblfylr-Uf,0)+fFfmax(Lf-rMlPblfylr,0)+]]>premax(rMlPdlylr-Upre,0)+premax(Lpre-rMlPdlylr,0)+]]>RHmax(rMlPelylr-URH,0)+RHmax(LRH-rMlPelylr,0)]]>步驟2.根據爐次兩流的首尾寬度以及出鋼記號所屬的連澆族(CC_Code)，將原爐次(物理爐次)複製為多個虛擬爐次(邏輯爐次)，即每個爐次內的板坯相同，但各流的澆鑄寬度和所屬CC_Code不同。
步驟3.對所有的虛擬爐次，按照CC_Code分組。對各CC_Code組內的虛擬爐次，按照虛擬爐次的平均寬度(兩流的首尾寬度之和除4)排序得到爐次隊列。在滿足一個中間包內兩流各允許調寬一次的限制，和中間包在當前CC_Code最大連澆爐數限制，從前到後選擇「虛擬爐次」裝入中間包，同時確保屬於相同「物理爐次」的「虛擬爐次」不允許裝入同一中間包。當中間包裝滿或中間包內裝入任何新「虛擬爐次」都違反兩流調寬一次限制時，從爐次隊列中排除當前中間包內的「虛擬爐次」，同時將當前中間包加入中間包隊列，換一個新中間包重複上述操作，直至爐次隊列為空。
步驟4.從中間包隊列中選取對步驟1中定義目標函數貢獻最大的中間包，確保選取的中間包內的「虛擬爐次」同已選中間包內的「虛擬爐次」不存在相同的「物理爐次」。重複上述操作直到選取的中間包內爐次總數處於計劃爐次總數的上下限(Uchr、Lchr)範圍內。上述操作選取的多個中間包作為鬆弛問題的的一個解。
步驟5.以解內中間包和中間包隊列中未選中間包兩交換作為鄰域，在滿足可行性的條件下，以步驟4得到的解為初始解進行中間包禁忌搜索得到一個當前最優解。
步驟6.以解內「虛擬爐次」和解外未選「虛擬爐次」兩交換作為鄰域作為鄰域，在滿足可行性的條件下，以步驟5得到的解為初始解進行爐次禁忌搜索得到一個當前最優解Sc。設Sh為歷史最優解，如果Sc＜Sh，Sh＝Sc。
步驟7.由步驟5得到的解為初始解Sc，採用Kick策略，在解Sc內剔除一個中間包，同時以所有未選「虛擬爐次」組成新爐次隊列，重複步驟3得到中間包隊列，在滿足可行性的條件下，選取一個對目標函數改進最好的中間包到解Sc中，得到一個新的初始解Sk，tk＝tk+1。當tk不超過設定的代數，以Sk為初始解，轉步驟6；否則，轉步驟8。
步驟8.轉換目標函數為原目標函數，即MinimizerMlPh{1,2}cllhylr+rMkPlk,lPh{1,2}cklh1xklhr+rMkPlk,lPckl2zklr+]]>clrMlPz0lr-rMlPplylr+fFf|rMlPblfylr-Of|+]]>
pre|rMlPdlylr-Opre|+RH|rMlP-ORH|]]>步驟9.以Sh為初始解，同時修改可行性條件，即RH、燙輥材、流向保證在上下限範圍內，以解內「虛擬爐次」和解外未選「虛擬爐次」兩交換作為鄰域，進行第二階段爐次禁忌搜速得到新的歷史最優解Sh。
步驟10.對解Sh內中間包的CC_Code重確定，使得所選中間包的CC_Code數目最少。
步驟11.對解Sh內未滿爐次進行板坯插入，降低無委材。
步驟12.解內爐次板坯與解外爐次板坯兩交換鄰域搜索，進一步優化燙輥材、流向偏差和爐次內板坯的優先級獎勵值。
3.2禁忌搜索算法鄰域結構中間包禁忌搜索鄰域這裡禁忌搜索採用的鄰域為兩交換鄰域。每個解(批次計劃)的結果是若干個中包的組合，中包裡面是若干個爐的排列，如圖13所示。
解裡的中包之間無前後順序之分。解的鄰域設計為針對解裡的每一個中包，在所有組成的中包中，選擇沒有被選中的中包與之交換，由於有虛擬中包的存在，選進解的中包不能與其他中包衝突(即該中包不能與解內其他中包含有相同的爐次或者具有相同物理爐次的爐次)。依次在原來解的基礎上交換每一個中包，所有可行的交換構成了鄰域空間，如圖14所示。
中間包禁忌搜索的禁忌表中記錄的是以上L次交換過的中間包的順序號(下標號)，L是禁忌表的長度，當禁忌表滿了後，新加入的元素加入到表頭，最後一個元素退出禁忌表，禁忌表是一種先進先出的對列。例如，當代交換的是中包m和中包n，那麼向禁忌表中加入(m，n)，詳見示意圖15。如果禁忌表中加入元素(m，n)，那麼在後L代中，交換(n，m)被禁忌。如果交換(n，m)後目標函數優於渴望水平函數值，交換那麼(n，m)雖然被禁忌，但仍然可以交換，叫做破禁。
鄰域選優規則在每一代迭代開始，選取解中的一個中包，依次與解外與這個中包不衝突(不含有相同物理爐次)的中包進行交換，計算該交換對目標函數的改進量並判斷該交換是否被禁忌。記錄所有被禁忌且能夠破禁的交換以及該交換得到的解，選取其中對目標函數改進最大的交換Ma和解Sa.記錄沒有被禁忌的所有交換中對目標函數改進最大的交換Mb和解Sb.比較這兩個解，選取其中好的交換作為本次迭代的交換。
爐次禁忌搜索鄰域爐次禁忌搜索與中間包禁忌搜索類似，鄰域定義為選中解中某個中間包裡的某個爐次與解外可以與之交換的爐次進行交換。可以交換的條件是換入的爐次不能與解中的爐次衝突(含有相同的物理爐次)，換入的爐次的CC_Code與中包的CC_Code相同。換入爐次的寬度必須滿足中間包寬度條件。換入的爐次並不是只放入換出爐次的位置，而是放在所有能放的位置，這樣可以換入的爐次就可能是多個寬度，增加了鄰域規模，如圖16所示。
禁忌表中存儲以上若干代的交換信息，例如當前鄰域搜索結果是換出解中第3個中包第4爐，爐號是100，換入的爐號是200，則禁忌表中加入的信息是(200，100，3，4)。這樣在此後的若干代中不允許第三個中包的第四爐-爐號是100的爐與爐號是200的爐交換。這樣就避免了交換中出現循環，即100與200反覆交換的情況。在實際測試過程中，由於數據的特點，出現了相鄰幾代循環交換的情況，即當前代交換爐100，爐200，下一代爐200與爐250交換，這樣爐200換進來後又換出去，再下一代爐300與爐100交換又把爐100換進解內，緊接著又出現爐100與爐200交換，這樣就構成了一個環(見圖17)，不利於算法跳出局部最優。因此，交換的時候上一代換入的不準再換出，上一代換出的不準再換入。在若干代後，同樣的交換(爐100與爐200)也被禁忌。
本發明的優點和技術上的進步(1)中間包批量計劃問題屬於從煉鋼一連鑄批量計劃中提煉出一類新的研究問題，在考慮限制中間包內連鑄機兩流的調寬次數的工藝約束的前提下，對爐次最優組合到中間包連澆，旨在提高中間包的使用率，降低生成成本，同時在制定煉鋼-連鑄生產計劃階段兼顧企業整體生產物流的順暢性，如熱軋對燙輥材的需求，精整階段各機組的前端庫的物流平衡，精煉爐的產能約束等。
(2)分析了實際生產中需要考慮的工藝約束、計劃編制依據，優化目標等，創新性的建立了最優化數學模型，學科定量的描述了問題特徵。
(3)針對問題模型的特徵，提出了求解問題的兩階段多鄰域禁忌搜索算法，算法設計中充分考慮了優化目標的主次，能夠得出直接用於指導生產的計劃，從仿真結果中看出採用本發明中提出的兩階段多鄰域禁忌搜索算法得出計劃結果的各項指標明顯優於現場人工排產得出的計劃結果的各項指標，這說明採用兩階段多鄰域禁忌搜索算法可以使中間包批量計劃編制比人工經驗所得結果更優。此外，本發明的兩階段多鄰域禁忌搜索算法編制計劃的時間也大大快於人工排產的計劃編制時間。應用本發明能夠顯著提高計劃編制的效率，降低計劃編制人員的工作強度，提高計劃編制的質量，優化塵產實施。


圖1為本發明系統的工藝參數設置模塊邏輯流程圖，圖2為本發明系統的原始數據下載模塊邏輯流程圖，圖3為本發明系統的批次計劃需求設置模塊邏輯流程圖，圖4為本發明系統的模型算法參數設置模塊邏輯流程圖，圖5為本發明系統的優化算法流程圖，圖6為本發明系統的計劃指標統計界面邏輯流程圖，圖7為本發明系統的計劃結果統計界面邏輯流程圖，圖8為本發明系統的計劃手動調整模塊邏輯流程圖，圖9為本發明系統的計劃結果上權模塊邏輯流程圖，圖10為本發明系統與鋼鐵企業資料庫關係及接口示意圖，圖11為本發明方法的步驟流程圖，圖12為中間包批量計劃問題結構示意圖，圖13為解的結構示意圖，圖14為禁忌搜索交換中間包示意圖，圖15為禁忌表元素更新示意圖，圖16為禁忌搜索交換爐示意圖，圖17為交換過程中形成的環示意圖，圖18為本發明系統的CC_Code靜態表界面圖，圖19為本發明系統原始數據下載模塊顯示界面圖，圖20為本發明系統批次計劃的需求設置界面圖，圖21為本發明系統模型算法參數設置界面圖，圖22為本發明系統模型算法界面圖，圖23為本發明系統計劃指標統計顯示界面圖，圖24為本發明系統計劃結果顯示界面圖，圖25為本發明系統生產計劃人工調整模塊界面圖，圖26為本發明系統生產計劃上傳模塊界面圖。
具體實施例方式
本發明的中間包批量計劃優化系統是基於鋼鐵企業的的信息平臺，但又相對獨立的本地系統，系統擁有自己的資料庫，前端顯示界面，和基於數學模型的計劃編制優化算法，功能模塊包括工藝靜態參數設置模塊，原始數據下載模塊，模型算法參數設置模塊，批次計劃需求設置模塊，生產計劃自動生成模塊，生產計劃人工調整模塊，計劃指標統計顯示模塊，計劃結果統計顯示模塊。
以某鋼鐵公司煉鋼廠試驗生產數據為例，使用本發明的方法進行中間包批量計劃安排主要按以下步驟(1)設置工藝的靜態參數，即CC_Code設置，如圖18所示。
(2)從鋼鐵企業現行的信息系統上下載原始數據。如圖19所示。
(3)設定批次計劃的需求數據，即根據計劃員對各個工序的物流平衡分析，設定批次計劃總爐數、RH精煉爐數、燙輥材、流向的目標值，如圖20所示。
(4)設定模型算法的參數，首次可以按默認參數設置，針對模型計算結果，可以調整算法參數重新運轉模型，得到新的結果，如圖21所示。
(5)基於中間包批量計劃的數學模型和優化算法，自動生成批次計劃結果，如圖22所示。
(6)查看模型計算結果，可以通過計劃指標統計顯示模塊查看總爐次、RH爐次、燙輥材、以及流向的模型計算結果，如圖23所示；計劃結果統計顯示模塊查看爐次到中間包的組批情況，如圖24所示。
(7)針對模型得到的計劃結果，計劃員採用手動，得到滿意的計劃結果。對已經組批的中間包內的爐次進行增、刪、換調整，調整的過程中同樣需要考慮中間包的組批要求，如圖25所示。
(8)將計劃結果從中間包批量計劃優化系統上傳到鋼鐵企業的ERP信息平臺上，供計劃員下發生產計劃，如圖26所示。
實驗證明採用本發明的模型和算法得出自動計劃編制結果(未經手工調整)。如表1，2的計劃指標結果顯示；由計劃結果可以看出，流向的計劃結果量同計劃目標的偏差很小，燙輥材、總爐數、RH爐數的偏差同樣也很小。中間包使用壽命都得以充分發揮，即全部都是滿中間包澆鑄。由本發明提出的基於數學模型和智能優化算法的出的計劃結果很好的滿足了計劃編制的需求。表1為中間包批量計劃各項指標統計；表2為中間包批量計劃編制結果。

表1

表權利要求
1.一種煉鋼-連鑄中間包批量計劃方法，其特徵在於包括以下步驟(1)設置工藝的靜態參數-CC_Code設置，即出鋼記號所屬連澆簇設置；(2)從鋼鐵企業現行的信息系統上下載原始數據，包括材料號，合同號，預定製造命令號，預組爐號，出鋼記號，板坯重量，板坯厚度，板坯寬度，軋制厚度，軋制寬度，硬度組代碼，板坯去向，熱鋼捲去向，材料組別，流向代碼，精煉路徑代碼，燙輥材標記，交貨日期，集批代碼，廠內交貨日期，按周交貨標誌，合同拖期標記，出口標記，合同性質代碼；(3)設定批次計劃的需求數據，即根據計劃員對各個工序的物流平衡分析，設定各流向的計劃目標重量，計劃重量上限，計劃重量下限；設置燙輥材的計劃目標重量，計劃重量上限，計劃重量下限；RH精煉計劃目標爐次數，RH精煉計劃爐次數上限，RH精煉計劃爐次數下限；設置批次計劃目標總爐數，批次計劃總爐數上限，批次計劃總爐數下限；(4)設定模型算法的參數，首次可以按默認參數設置，針對模型計算結果，可以調整算法參數重新運轉模型，得到新的結果；(5)基於中間包批量計劃的數學模型和優化算法，自動生成批次計劃；(6)查看模型計算結果，可以通過計劃指標統計顯示模塊查看總爐次、RH爐次、燙輥材、已經流向的模型計算結果；計劃結果統計顯示模塊查看爐次到中間包的組批情況；(7)針對模型得到的計劃結果，計劃員採用手動，得到滿意的計劃結果，對已經組批的中間包內的爐次進行增、刪、換調整，調整的過程中同樣需要考慮中間包的組批要求；(8)將計劃結果從中間包批量計劃優化系統上傳到鋼鐵企業的ERP信息平臺上，供計劃員下發生產計劃。
2.根據權利要求1所述的煉鋼-連鑄中間包批量計劃方法，其特徵在於步驟(5)所述的中間包批量計劃的數學模型是從爐次計劃產生的候選爐次池中選取一定數目的爐次，並且按照所選爐次兩流澆鑄寬度，所選爐次優先級，所選爐次內板坯流向和爐內燙輥材板坯，所選爐次精煉路徑，中間包最大可連澆爐數，考慮連澆規則，調寬次數、幅度，機組物流平衡，產能約束，對爐次組批到中間包連澆，使得完成批次計劃的中間包數目最少；以及由調寬導致的T形坯和不同出鋼記號連澆導致的交接坯懲罰最小；做進批次計劃的爐次內合同板坯的優先級獎勵最大；做進批次計劃的爐次內的板坯在各流向上的重量同各流向計劃需求的偏差最小；做進批次計劃的爐次內的燙輥材重量同燙輥材的計劃需求的偏差最小；做進批次計劃需RH精煉的爐次數同RH精煉的計劃爐次數偏差最小，可用下列的目標函數表示MinimizerMlPh{1,2}cllhylr+rMkPlk,lPh{1,2}cklh1xklhr+rMkPlk,lPckl2zklr+]]>clrMlPzOlr-rMlPplylr+fFf|rMlPblfylr-Of|+]]>pre|rMlPdlylr-Opre|+RH|rMlPelylr-ORH|---(1)]]>Subject tozklr＝xklhrk，l∈P，r∈M，h∈{1，2}(2)kl,k{0}Pzklr=kl,k{0}Pzlkr=ylr,lP,rM---(3)]]>rMylr1,lP---(4)]]>rMlPzOlrm---(5)]]>LfrMlPblfylrUf,fF---(6)]]>LprerMlPdlylrUpre---(7)]]>LRHrMlPelylrURH---(8)]]>LchrrMlPylrUchr---(9)]]>lPrlylr1,rM---(10)]]>0rM(Blh-Elh)ylr2,lP,h{1,2}---(11)]]>0rM(Ekh-Blh)xklhr2,k,lP,h{1,2}---(12)]]>rM(Blh-Elh)ylrPmaxslhPmaxrM(Blh-Elh)ylr,lP,h{1,2}---(13)]]>rM(Ekh-Blh)xklhrPmaxsklhPmaxrM(Ekh-Blh)xklhrk,lP,h{1,2}---(14)]]>lPslhylr+kPlk,lPsklhxklhrfhr,rM,h{1,2}---(15)]]>cklh1=0ifEkh-Blh=0k11ifEkh-Blh=1k12ifEkh-Blh=2otherwise---(16)]]>cllh=0ifBlh-Elh=0k11ifBlh-Elh=1k12ifBlh-Elh=2otherwise---(17)]]>xklhr∈{0，1}k，l∈P，h∈{1，2}，r∈M(18)zklr∈{0，1} k，l∈P，r∈M (19)ylr∈{0，1} l∈P，r∈M (20)slh∈{0，1} l∈P，h∈{1，2} (21)sklh∈{0，1} k，l∈P，h∈{1，2} (22)Blhi{1,2},j{0,1,,ni},wlmin+niiwlmax{wlmin+ji}lP,h{1,2}---(23)]]>Elhi{1,2},j{0,1,,ni},wlmin+niiwlmax{wlmin+ji}lP,h{1,2}---(24)]]>其中模型參數定義如下P爐次集合；M中間包集合，r∈M；F流向集合，f∈F；h流下標，h∈{1，2}；ckl1爐次k、l之間出鋼記號差異所引起的懲罰費用，定義如下 cl中間包費用；pl爐次l的優先級獎勵；m完成批次計劃使用的中間包數目的上限；blf爐次l內f流向的板坯的總重量；dl爐次l內燙輥材板坯的總重量；el爐次l是否需要經過RH精煉，定義如下 Lf計劃需求具有流向f板坯重量的上限；Uf計劃需求具有流向f板坯重量的下限；Of計劃需求具有流向f板坯重量的目標值；Lpre計劃需求燙輥材板坯重量的上限；Upre計劃需求燙輥材板坯重量的下限；Opre計劃需求燙輥材板坯重量的目標值；LRH計劃需經RH精煉爐次數的上限；URH計劃需經RH精煉爐次數的下限；ORH計劃需經RH精煉爐次數的目標值；Lchr計劃爐次總數的上限；Uchr計劃爐次總數的下限；Ochr計劃爐次總數的目標值；rl爐次所屬CC_Code鋼種在中間包最大連澆爐數的倒數；σi連鑄工藝允許的第i種調寬幅度；fhr在同一中間包連澆的爐次在h流允許的最大調寬次數；wlmin爐次l的兩流允許的最小(大)澆鑄寬度；wlmax爐次l的兩流允許的最小(大)澆鑄寬度；決策變量定義如下xklhr爐次l的流h緊接爐次k的流h在中間包r內；zklr爐次l緊接爐次k在中間包r內；ylr爐次l在中間包r內；slh爐次k的h流的調寬次數；sklh爐次k，l的流h間的調寬次數；Blh爐次l流h的首寬；Elh爐次l流h的尾寬；cklh1爐次k、l的h流調寬所引起的T形坯懲罰費用；cllh爐次l的h流調寬所引起的T形坯懲罰費用；另外，式(2-24)表示約束條件。
3.根據權利要求1所述的煉鋼-連鑄中間包批量計劃方法，其特徵在於步驟(5)中所述的優化算法包括以下步驟步驟1.鬆弛約束(6)、(7)、(8)到目標函數，同時忽略原目標函數的第一、二、三項，和第六、七、八項，將原模型鬆弛為一個相對簡單的模型，鬆弛後模型的目標函數為Minimize,clrMlPzOlr-rMlPplylr+]]>fFfmax(rMlPblfylr-Uf,0)+fFfmax(Lf-rMlPblfylr,0)+]]>premax(rMlPdlylr-Upre,0)+premax(Lpre-rMlPdlylr,0)+]]>RHmax(rMlPelylr-URH,0)+RHmax(LRH-rMlPelylr,0);]]>步驟2.根據爐次兩流的首尾寬度以及出鋼記號所屬的CC_Code，將原爐次(物理爐次)複製為多個虛擬爐次(邏輯爐次)，即每個爐次內的板坯相同，但各流的澆鑄寬度和所屬CC_Code不同；步驟3.對所有的虛擬爐次，按照CC_Code分組，對各CC_Code組內的虛擬爐次，按照虛擬爐次的平均寬度(兩流的首尾寬度之和除4)排序得到爐次隊列，在滿足一個中間包內兩流各允許調寬一次的限制，和中間包在當前CC_Code最大連澆爐數限制，從前到後選擇「虛擬爐次」裝入中間包，同時確保屬於相同「物理爐次」的「虛擬爐次」不允許裝入同一中間包，當中間包裝滿或中間包內裝入任何新「虛擬爐次」都違反兩流調寬一次限制時，從爐次隊列中排除當前中間包內的「虛擬爐次」，同時將當前中間包加入中間包隊列，換一個新中間包重複上述操作，直至爐次隊列為空；步驟4.從中間包隊列中選取對步驟1中定義目標函數貢獻最大的中間包，確保選取的中間包內的「虛擬爐次」同已選中間包內的「虛擬爐次」不存在相同的「物理爐次」，重複上述操作直到選取的中間包內爐次總數處於計劃爐次總數的上下限(Uchr、Lchr)範圍內，上述操作選取的多個中間包作為鬆弛問題的的一個解；步驟5.以解內中間包和中間包隊列中未選中間包兩交換作為鄰域，在滿足可行性的條件下，以步驟4得到的解為初始解進行中間包禁忌搜索得到一個當前最優解；步驟6.以解內「虛擬爐次」和解外未選「虛擬爐次」兩交換作為鄰域作為鄰域，在滿足可行性的條件下，以步驟5得到的解為初始解進行爐次禁忌搜索得到一個當前最優解Sc，設Sh為歷史最優解，如果Sc＜Sh，Sh＝Sc；步驟7.由步驟5得到的解為初始解Sc，採用Kick策略，在解Sc內剔除一個中間包，同時以所有未選「虛擬爐次」組成新爐次隊列，重複步驟3得到中間包隊列，在滿足可行性的條件下，選取一個對目標函數改進最好的中間包到解Sc中，得到一個新的初始解sk，tk＝tk+1，當tk不超過設定的代數，以Sk為初始解，轉步驟6；否則，轉步驟8；步驟8.轉換目標函數為原目標函數，即MinimizerMlPh{1,2}cllhylr+rMkPlk,lPh{1,2}cklh1xklhr+rMkPlk,lPckl2zklr+]]>clrMlPzOlr-rMlPplylr+fFf|rMlPblfylr-Of|+]]>pre|rMlPdlylr-Opre|+RH|rMlPelylr-ORH|;]]>步驟9.以Sh為初始解，同時修改可行性條件，即RH、燙輥材、流向保證在上下限範圍內，以解內「虛擬爐次」和解外未選「虛擬爐次」兩交換作為鄰域，進行第二階段爐次禁忌搜速得到新的歷史最優解Sh；步驟10.對解Sh內中間包的CC_Code重確定，使得所選中間包的CC_Code數目最少；步驟11.對解Sh內未滿爐次進行板坯插入，降低無委材；步驟12.解內爐次板坯與解外爐次板坯兩交換鄰域搜索，進一步優化燙輥材、流向偏差和爐次內板坯的優先級獎勵值。
4.根據權利要求3所述的煉鋼—連鑄中間包批量計劃方法，其特徵在於所述採用禁忌搜索算法的鄰域設計，包括兩類鄰域中間包搜索領域和爐次搜索領域；中間包搜索鄰域針對解裡的每一個中包，在所有組成的中包中，選擇沒有被選中的中包與之交換，由於有虛擬中包的存在，選進解的中包不能與其他中包衝突，即該中包不能與解內其他中包含有相同的爐次或者具有相同物理爐次的爐次，依次在原來解的基礎上交換每一個中包，所有可行的交換構成了鄰域空間；爐次搜索鄰域選中解中某個中間包裡的某個爐次與解外可以與之交換的爐次進行交換，可以交換的條件是換入的爐次不能與解中的爐次衝突，含有相同的物理爐次，換入的爐次的CC_Code與中包的CC_Code相同，換入爐次的寬度必須滿足中間包寬度條件，換入的爐次並不是只放入換出爐次的位置，而是放在所有能放的位置，這樣可以換入的爐次就可能是多個寬度，增加了鄰域規模。
5.實現權利要求1所述煉鋼-連鑄中間包批量計劃方法的系統，其特徵在於該系統同鋼鐵企業的ERP信息平臺之間進行信息交互，硬體配置為個人計算機和計算機網絡，設有Microsoft SQL Server 2000資料庫，前端顯示界面，基於數學模型的計劃編制優化算法，以及同鋼鐵企業的ERP信息平臺的接口，該系統包括以下功能模塊工藝靜態參數設置模塊，原始數據下載模塊，批次計劃需求設置模塊，模型算法參數設置模塊，中間包批量計劃自動生成模塊，計劃指標統計顯示模塊，計劃結果統計顯示模塊，生產計劃人工調整模塊，生產計劃上傳模塊(1)工藝參數設置模塊，即設置出鋼記號所屬CC_Code靜態表；(2)原始數據下載模塊，從現行鋼鐵企業的ERP系統中下載需要進行計劃編制的原始數據，該數據記錄為板坯信息，且包含了組爐信息；(3)批次計劃需求設置模塊，按照一貫制思想，分析連鑄下遊的機組物流平衡，以及RH產能，設置當前批次連鑄計劃需求，主要包括批次計劃的板坯到各流向的合理分配，熱軋對燙輥材的合理需求，RH精煉的產能限制，批次計劃要做的總爐數，總爐數，RH爐數，燙輥材，流向都要設置一個目標值，上限和下限；(4)模型算法參數設置模塊，該模塊可在不同的參數設置下得出不同的計劃結果，最後由計劃員的偏好選取一組最合適的計劃；(5)生產計劃自動生成模塊，該模塊根據批次計劃需求設置模塊設置的計劃需求，模型算法參數設置模塊設置的參數，基於本發明給出的數學規劃模型和提供的禁忌搜索算法進行優化計算，得出一個候選批次計劃，調整模型算法參數後，重新執行該模塊可以得到另一個候選批次計劃；(6)計劃指標統計顯示模塊，當生產計劃自動生成模塊生產候選批次計劃後，可以通過此模塊查看生成的候選計劃的各項指標，包括總爐次、RH爐次、燙輥材重量、各流向上板坯總重量，以及上述指標同批次計劃需求設置模塊設置的各項指標目標值之間的偏差；(7)計劃結果顯示模塊，對於已經生成的候選批次計劃，該模塊以四個表分別顯示澆次(CAST)信息、中間包信息、爐次信息、爐內板坯信息；(8)生產計劃人工調整模塊，用以實現對中間包內爐次進行重新調整，包括插入新爐次、刪除新爐次、爐次位置上移，爐次位置下移；(9)生產計劃上傳模塊，由計劃員選取一個進行人工調整後的滿意候選計劃，上傳到鋼鐵企業的現行ERP系統中，該模塊主要通過遠程文件傳輸的方式實現，即將選取的計劃生成計劃文件上傳到ERP系統給定伺服器文件目錄下。
全文摘要
本發明涉及一種煉鋼—連鑄中間包批量計劃方法及系統，該系統包括工藝靜態參數設置模塊，原始數據下載模塊，批次計劃需求設置模塊，模型算法參數設置模塊，中間包批量計劃自動生成模塊，計劃指標統計顯示模塊，計劃結果統計顯示模塊，生產計劃人工調整模塊，生產計劃上傳模塊，其方法是採用中間包批量計劃數學模型，求解採用兩階段多鄰域禁忌搜索算法，確定爐次如何組批到中間包實現多爐連續澆鑄，從而使得中間包的連澆爐數最大化，降低中間包的使用成本；應用本發明能夠顯著提高計劃編制的效率，降低計劃編制人員的工作強度，提高計劃編制的質量，優化生產實施。
文檔編號G06Q50/00GK1885328SQ20061004698
公開日2006年12月27日 申請日期2006年6月20日 優先權日2006年6月20日
發明者唐立新, 汪恭書, 王良俊 申請人:東北大學