一种热轧生产批量计划编制方法技术

一种热轧生产批量计划编制方法，属于信息技术领域，涉及到数学模型构造和免疫遗传算法在计划编制中的应用。其特征是由模型构造模块、免疫遗传算法模块和本地数据库组成。模型构造模块建立热轧生产批量计划编制所需的多目标复杂优化问题数学模型；免疫遗传算法模块用于热轧批量计划编制及其优化，应用了基于单亲遗传算法的免疫算法。在模型构造及计划编制中兼顾到热轧生产计划中的烫辊材和主体材部分的工艺约束，生成的热轧批量计划是包括了主体材和烫辊材的完整轧制计划。本发明专利技术的效果和益处是能够实现热轧批量计划编制的自动化及优化，提高计划编制的水平，可应用于钢铁企业热轧生产的计划调度系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于信息
，涉及到自动化技术，特别涉及到。
技术介绍
在钢铁工业中热轧是一道必不可少的工序，热轧计划的编制质量及轧制计划完成情况的好坏，直接决定产品质量、交货日期和钢厂效益。由于钢铁生产工艺上的要求，热轧加工作业中对于轧制板坯的顺序有一定的限制。在一个热轧批量计划中，所有板坯将被分成若干个轧制计划来加工。由于工艺约束的限制，轧制顺序以板坯的工艺参数为基础，要求依顺序轧制，每个轧制计划中的板坯宽度的变化为“双梯形”，其中“正梯形”部分加工的是烫辊材、“反梯形”部分加工的是主体材，厚度变化要求为平稳的非减方向、硬度的变化也要平稳。热轧计划编制应当在满足工艺约束的前提下，保证最小化总轧制计划数，并使得同一个轧制计划中相邻钢板间的宽度、厚度和硬度跳跃幅度总和最小。目前现场中应用的热轧批量计划编制方法主要采用的多为基于专家系统或基于规则的启发式方法，对计划编制人员的依赖较严重，不能自动完成计划编制，需要由熟悉生产工艺的生产调度人员最终完成。由于实际生产中涉及到的板坯数目巨大，目前这种以人工排产为主的方法难以保证在有限的时间内编制出较优的的计划。而且在现有的有关热轧计划编制技术的文献和资料中，对于热轧计划编排中的烫辊材部分如何处理均未涉及。如文献《不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法》(系统工程学报。Vol.15，No.1，2000)和《热轧带钢轧制批量计划的实例应用》(东北大学学报(自然科学版)Vol.120，No.3，1999)中都根据热轧生产的特点和工艺要求建立了热轧计划编制的数学模型，并分别采用遗传算法和混合遗传算法求解，但是这两篇文献均没有给出如何保证热轧计划中的烫辊材部分的编制满足要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种执行于计算机的热轧生产批量计划自动编制方法，该方法在批量计划编排中兼顾了烫辊材计划和主体材计划的工艺约束，提高了计划编制水平，解决了人工排产效率低下以及现有的热轧生产批量计划编制方法无法解决烫辊材计划编制的问题。本专利技术的技术方案如下设计一种可以运行于微机上的热轧生产计划调度系统，该系统主要由模型构造和计划编制两个模块和本地数据库组成，组成框图如附图1所示。1.模型构造模块轧制计划的编制属于组合优化问题，在此将轧制计划的编制问题归结为车辆路径问题(Vehicle Routing Problem)，是一个NP难题。在本专利技术的数学模型构造模块中，把每块板坯看作相当于VRP问题中的一个客户，轧制计划看作车辆，引入虚拟板坯作为每个轧制计划的起点和终点，热轧计划编制问题VRP模型就可以建立起来。模型构造模块最终形成形如下式的轧制计划数学模型min m (1)minΣk=1mΣi=0nΣj=0n(cijzxijkTizk+cijtxijkTijk)---(2)]]> Σi=1nqiyikTizk≤Qkz---k=1,2,3,...,m---(4)]]>Σj=1nzhzijkqjTjzkyjk≤R---k=1,2,3,...,m,i=1,2,...,nzk---(5)]]>Σi=1nqiyikTitk≤Qkt---k=1,2,3,...,m---(6)]]>Σj=1nthzijkqjTjtkyjk≤R---k=1,2,3,...,m,i=1,2,...,ntk---(7)]]>Σi=1nxijk=1---(8)]]>Σj=1nxijk=1---(9)]]>zijk≤yik且zijk≤yjkk＝1，2，3，...，m，i，j＝1，2，...，n(10)Σi=1nΣj=1nxijk≤n-1---(11)]]>其中n要做计划的板坯总数，板坯0为虚拟板坯m轧制计划数 cijz主体材中板坯i到板坯j的惩罚值cijz=pijzw+pijzg+pijzh]]>pijzw，pijzg，pijzh分别为板坯间宽度、厚度、硬度跳跃的惩罚值，其中ci0z＝0，c0iz＝0，ciiz＝∞cijt烫辊材中板坯i到板坯j的惩罚值cijt=pijtw+pijtg+pijth]]>pijtw，pijtg，pijth分别为板坯间宽度、厚度、硬度跳跃的惩罚值，其中ci0t＝0，c0it＝0，ciit＝∞ nzk轧制计划k内主体材板坯数；ntk轧制计划k内烫辊材板坯数；qi板坯i的轧制长度；Qkz轧制计划k主体材长度约束；Qtz轧制计划k烫辊材长度约束； R 轧制同宽度板坯的长度约束。轧制计划数的最小值由式(12)确定mmin=int(Σi=1nqiQkz+Qkt)]]>int表示取整 (12)2.热轧计划编制模块计划编制模块对模型构造模块建立的数学模型进行求解。本专利技术构造了一种基于单亲遗传算子的免疫算法用于求解，该算法由以下几个方面构成(1)抗体编码本专利技术使用了一种应用遗传算法方法的免疫算法抗体编码方法对轧制计划编制编码，应用这种编码方式，算法自动满足模型中的约束条件(3)(8)(9)(10)(11)。用矢量K＝(s1，s2，...，sm×n)表示抗体K，其中si(i＝1，2，…，t)为之间的一个互不重复的自然数，表示抗体中第i个基因确定第l=si-×n]]>个仓库与第k=+1]]>个车辆的关系，即确定第1块板坯是否归入第k个轧制计划以及在第k个轧制计划中的次序，随机产生一组抗体Kj(j＝1，2，…，popsize)即可构成一个抗体种群，popsize为种群中的抗体数。以一个抗体为例，抗体可行化映射过程如下①初始化抗体K＝(s1，s2，...，sm×n)，令各个轧制计划中的板坯数numi＝0(i＝1，2，…，m)，当前计划中板坯的总轧制长度loi＝0(i＝1，2，…，m)，轧制计划的长度约束为L，此时各板坯的状态为fi＝0(i＝1，2，…，n)。②j＝1 ③取sj，计算l=si-×n,]]>k=+1]]>④判断f1的状态，如果f1＝0，则板坯1为自由板坯，此时如果lok＜L，则将板坯l加入轧制计划k，numk＝numk+1，lok＝lok+板坯的l长度，f1＝1；如果lok＜L不成立，转到⑤；如果f1＝0不成立，直接转⑤。⑤j＝j+1，转③，直到j＝m×n+1。最后，检查所有板坯的状态标志fi，如果全为1表明所有板坯都按要求分配到轧制计划中。(2)抗体记忆细胞群首先确定抗体记忆群的规模，每次抗体种群产生后，都将适应度最好的一定数量的抗体存入记忆抗体群，在记忆库已满的情况下还将替换掉适应度值较差的抗体。每次产生初始抗体群时，一部分抗体从抗体记忆库中选出，另一部分采用随机方法产生，这样既保证有较优抗体的存在，又保证抗体的多样性。(3)新抗体生成采用单亲遗传算法(PGA)生成新的抗体，具体生成方法以单点基因换位为主，辅以多点基因换位和基因移位等单亲遗传算子，算例见附图本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种热轧生产批量计划编制方法，包括用于从远程数据库读取待加工板坯数量和工艺参数的步骤；用于存储热轧生产批量计划编制结果的步骤；用于存储工艺约束的参数和生产设备数据的步骤，其特征在于：生成热轧批量计划模型编制的数学模型的步骤或实施求解并优化热轧批量计划轧制数学模型的步骤。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，胡国奋，李耀华，宁树实，鞠文波，张军强，覃一宁，王建军，王宁，张勇，
申请(专利权)人：上海宝信软件股份有限公司，大连理工大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]