提钒—炼钢生产调度的优化与仿真研究

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1、重庆大学硕士学位论文2提钒-炼钢生产调度问题描述间作业调度的热潮。我国的宫春平[25]在柔性作业车间调度问题模型的基础上，针对资源约束作业车间调度问题及多目标柔性作业车间调度结合的问题，建立了资源约束下多目标柔性作业车间调度问题的数学模型，提出了启发式活动调度算法与遗传算法结合来对模型进行求解。唐立新、杨自厚等人[26,27]运用遗传算法求解钢铁企业生产过程中的最优“炉次”以及调度问题，求得问题的近优解。遗传算法已经成为一种比较通用的优化算法，主要原因是其编码技术和遗传操作比较简单，优化不受限制性

2、条件的约束。但是遗传算法也有其明显的不足之处：对于大规模的组合优化问题，搜索空间大，搜索时间较长，往往会出现早熟收敛的情况；对初始种群很敏感，初始种群选择不好会影响解的质量和算法效率。为了进一步改进遗传算法，人们主要从两方面入手：一是对遗传算法本身进行改进；二是与其他算法结合，取长补短。2)人工神经网络方法人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机制认识理解的基础上，模拟其结构和智能行为的一种工程系统。自Hopfield用神经网络求解旅行社问题之后，人工神经网络方法也成为求解车间生产作业调度问题的有效

3、方法。H.wang等[28]将神经网络应用于优化问题的求解，提出了用神经网络方法求解柔性flowshoe生产作业计划问题；Widmer.M.[29]为了解决大规模问题，又提出一种改进的Hopfield网络的整数线性规划神经网络方法来解决JobShop调度问题；FooY.S.[30]也提出了一种用于解决JobShop调度问题的神经网络方法。王秀宏[31]采用具有瞬态混沌特性的神经网络解决生产调度问题。利用神经元的自抑制反债产生混沌动态，其随机搜索能力有效地进免了传统Hopfield神经网络极易陷入局

4、部极小的缺陷。Hopfield神经网络模型的出现为解决调度问题开辟了一条新途径。但用神经网络方法解决生产调度问题时存在的问题是，神经网络用于调度问题研究时，需要大量的样本和较长的训练时间才能保证调度结果[32,33]，计算时会产生大量不可行解且计算时间较长，因此神经网络方法解决实际调度问题的效率不高。包括以上介绍的两种方法的研究情况，国内还有很多学者采用其他智能优化方法对调度问题进行探索。如李宏[34]用模拟退火方法解决了流水车间的排序问题，但它的收敛速度慢，很难用于实时动态调度环境；刘忠耀[35

5、]基于启发式规则和禁忌搜索技术，提出了一种优先满足定单交货期的调度方法。由于禁忌搜索的应用需要较多的技巧，故在作业调度中的应用较少。③启发式规则启发式规则就是人们在生产实践中所总结、提炼出的很多行之有效的经验和规则，10重庆大学硕士学位论文2提钒-炼钢生产调度问题描述也称其为调度规则。将启发式规则应用于调度问题中，即是：按照规则从尚未调度的工序的子集中选择一个工序进行调度，直到所有的工序都被调度为止。优先调度规则的研究很早以前就开始，多年来，已经涌现出很多新的调度规则。Johnson[9]于195

6、4年就提出了Johnson算法来解决调度问题。S.Panwalker[12]等人于1977年总结了113个启发式调度规则，将其分为简单优先规则、复合优先规则、优先权规则与启发式规则，并对个规则的适应情况做了总结。国内学者对启发式规则也进行了许多有益的尝试。尹新，杨自厚[36]通过分析拖期时间与两个作业调度决策间的关系，提出了一种比较复杂的规则，并在以拖期时间最小的目标下，与其他调度规则作了实验比较。刘光航[37]、冯振军[38]等人采用基于炉次指派规则和冲突消解规则的启发式算法来求解炼钢-连铸生产

7、调度问题，得到了较好的调度方案。总体而言，启发式规则实现简单、快捷、计算机复杂度低，而且，能够用于动态实时调度系统中，所以应用相对比较广泛。但启发式规则一般不具备全局优化的特点，因此，在实际应用时，应与其他算法结合使用。④系统仿真方法仿真方法通过对调度系统的逻辑关系进行模拟，经由仿真模型的运行收集数据，从而对实际系统进行性能、状态等方面的分析。一般来讲，越复杂的系统，其优化问题在数学上越难实现，而仿真则是一个较好的解决办法。现有的仿真方法主要有：基于排队论的方法，Petri网建模方法，细胞自动机仿

8、真模型。Kiran等回顾和总结了在动态环境下基于纯仿真模型的JobShop调度问题的研究状况；Balas[39]提出了基于纯仿真模型的调度方法，即在一个较短的时间段内用仿真来评价一个分派规则集，选取最小代价的规则进行调度，以适应系统状态的变化；李霄峰，徐立云等人[40]针对炼钢连铸系统，运用赋时有色的Petri网建立了各设备的动态调度模型，运用反向调度实现出钢计划粗调度、正向仿真解决机器冲突；卢晓红等人[41]基于精益生产“消除浪费”的考虑,对车间内吊车调度系统进行了基于排队论的仿