[发明专利]一种基于图模型的不确定炼钢-连铸柔性优化调度方法及系统在审
申请号: | 201810143131.3 | 申请日: | 2018-02-11 |
公开(公告)号: | CN108376315A | 公开(公告)日: | 2018-08-07 |
发明(设计)人: | 蒋胜龙;卢义;王永周;郑忠 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06F17/50 |
代理公司: | 重庆市前沿专利事务所(普通合伙) 50211 | 代理人: | 顾晓玲 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于图模型的不确定炼钢‑连铸柔性优化调度方法及系统,该方法包括如下步骤:柔性调度模型构建,根据炼钢‑连铸生产过程的特征,运用图模型描述调度解的柔性决策形式,并设置时间缓冲以保护不确定条件下调度解的性能指标和可行性;基于分布估计算法的优化求解,使用基于工序关联的概率模型描述决策变量之间的关联关系以产生高质量的新种群,并采用随机仿真方法对柔性调度解的期望性能进行评价。在仿真过程中,运用最优计算量分配技术对有限计算资源进行动态分配以提高种群的评价效率。本发明实现了不确定环境下炼钢‑连铸调度过程等待时间和断浇比例期望值的优化。 | ||
搜索关键词: | 炼钢 图模型 连铸 调度 柔性调度 柔性优化 连铸生产过程 计算量分配 调度过程 动态分配 仿真过程 概率模型 估计算法 关联关系 计算资源 决策变量 决策形式 模型构建 期望性能 确定条件 时间缓冲 随机仿真 优化求解 新种群 种群 关联 优化 | ||
【主权项】:
1.一种基于图模型的不确定炼钢‑连铸柔性优化调度方法,其特征在于,包括如下步骤:S1,构造原始调度问题,设置如下输入变量并根据钢厂MES下达的生产计划赋值,具体如下:
决策变量为:操作Oi,j的开工时间si,j∈{0,1,…,T},其中T为最大时长,操作Oi,j的加工机器xi,j∈Mi,设置调度模型的约束条件,具体包括:加工先后性约束;工艺路径约束;连续性约束;准备时间约束;到达时间约束;设置目标函数:
其中,f为平均工序等时间成本,γi为各工序等待时间的成本系数;S2,构造柔性调度模型,设置一个有向图网络ψ描述调度解的任务优选顺序和机器指派关系,则可定义Ji,k(i<g)为机器Mi,k上的炉次排列,定义Lk为连铸机Mg,k上的浇次排列,设置缓冲时间θ,包括炉次缓冲时间和/或浇次缓冲时间;设置随机环境下柔性调度模型
的目标函数,
其中,
为对柔性调度解
抽样仿真的第q次结果,Π为柔性调度解空间,N为仿真总次数,且N=Nf+Ne,Nf为不发生断浇的仿真次数,Ne为发生断浇的仿真次数,β1和β2分别表示等待时间成本系数和断浇成本系数;S3,初始化,构造柔性调度解的初始种群;S4,仿真评价,采用OCBA方法分配仿真次数,采用随机仿真方法估计每个个体解的目标均值和方差;S5,选择NP/2个优势个体;S6,构造步骤S5选择出的优势子群体的概率分布模型;S7,对概率模型进行随机采样,生成NP/2个新的个体,与当前优势种群中NP/2个个体构成新的种群;S8,如果算法达到停止条件则执行步骤S9,否则,执行步骤S4;S9,输出最优柔性调度解。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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