朱朝月
摘要:為了多目標(biāo)優(yōu)化煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度問題,引入了快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II)。以最小化澆次計(jì)劃完工時(shí)間和最小化中間等待時(shí)間作為優(yōu)化目標(biāo),依據(jù)煉鋼-連鑄工藝要求建立數(shù)學(xué)模型,通過NSGA-II在解空間搜索Pareto最優(yōu)解集。仿真結(jié)果表明,該算法解決煉鋼-連鑄調(diào)度問題,能夠迅速得到性能優(yōu)越的Pareto前端,編排出高質(zhì)量的生產(chǎn)計(jì)劃,提高決策者的工作效率。
關(guān)鍵詞:NSGA-II 煉鋼-連鑄 生產(chǎn)調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化
中圖分類號:TP273 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9416(2016)08-0061-02
煉鋼和連鑄工序的協(xié)調(diào)生產(chǎn)對改善鋼廠的生產(chǎn)組織方式和提高系統(tǒng)的運(yùn)行效率起著非常重要的作用[1]。該過程中各方面約束限制和不可控因素較多,煉鋼-連鑄調(diào)度計(jì)劃的優(yōu)化,對于提高企業(yè)生產(chǎn)效率,降低資源、人力消耗等具有重要意義。對煉鋼-連鑄調(diào)度的優(yōu)化往往涉及多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。不同的優(yōu)化目標(biāo)可能相互制約,即某些目標(biāo)的改善可能導(dǎo)致其它目標(biāo)的惡化。NSGA-II是近年來興起的一種多目標(biāo)優(yōu)化算法,它降低了非劣排序遺傳算法(NSGA)的復(fù)雜性,具有運(yùn)行速度快,解集的收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。本文引入NSGA-II對煉鋼-連鑄調(diào)度進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化,并通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性。
1 煉鋼-連鑄調(diào)度模型
1.1 問題描述
煉鋼-連鑄主要包含冶煉、精煉和連鑄三個(gè)主要環(huán)節(jié),每個(gè)環(huán)節(jié)都存在多個(gè)并行機(jī)組。冶煉多為氧氣頂吹轉(zhuǎn)爐冶煉;精煉分為多種精煉工藝,如LF、RH、AOD等;連鑄是將液態(tài)鋼水連續(xù)澆鑄成固態(tài)鑄坯的過程。不同鋼種所需的精煉工藝存在差別,有的只經(jīng)過一道精煉工序,有的可能需要多重精煉。因此,煉鋼-連鑄調(diào)度問題屬于多工件、多階段和多并行機(jī)的,具有有限緩沖能力的混合流水車間調(diào)度問題[2]。通過煉鋼-連鑄調(diào)度計(jì)劃編制,協(xié)調(diào)各工序各設(shè)備的生產(chǎn)節(jié)奏,在滿足約束條件的前提下,盡可能縮短爐次的等待時(shí)間,縮短澆次計(jì)劃的完工時(shí)間。
1.2 基本假設(shè)
考慮到鋼鐵生產(chǎn)流程的復(fù)雜性,為了便于煉鋼-連鑄調(diào)度問題的數(shù)學(xué)抽象,現(xiàn)根據(jù)實(shí)際情況做如下假設(shè):(1)只考慮冶煉、精煉和連鑄三個(gè)主要環(huán)節(jié)的工序及設(shè)備。(2)澆次計(jì)劃已知,包括澆次總數(shù)、各澆次所包含的爐次數(shù)、爐次的加工流程及對應(yīng)的目標(biāo)鑄機(jī)。(3)已知爐次在上下工序間的運(yùn)輸時(shí)間、最長等待時(shí)間以及同一連鑄機(jī)上相鄰澆次間的最短間隔時(shí)間。
1.3 符號和變量
符號:表示第j個(gè)澆次第i個(gè)爐次;表示第k種的第l個(gè)設(shè)備。變量:、分別表示在上加工的開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間;常數(shù):N為爐次總數(shù);P為澆次總數(shù);R為設(shè)備種類總數(shù)(k=1為轉(zhuǎn)爐,k=R為連鑄機(jī));表示爐次在兩設(shè)備間運(yùn)輸所需的時(shí)間,表示爐次在兩設(shè)備間的最長運(yùn)輸時(shí)間。
1.4 數(shù)學(xué)模型
基于對模型的基本假設(shè),構(gòu)建煉鋼-連鑄調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化模型如下:
式(1)是最小化完成整個(gè)澆次計(jì)劃的時(shí)間;式(2)是最小化各爐次等待時(shí)間。根據(jù)實(shí)際煉鋼-連鑄過程,模型需滿足以下約束條件:(1)每個(gè)爐次屬于且僅屬于一個(gè)澆次;(2)爐次在加工過程中,必須完成一個(gè)工序后,才能開始下一個(gè)工序;(3)每個(gè)爐次都有固定的工序順序;(4)每個(gè)設(shè)備在同一時(shí)間加工的爐次數(shù)不超過其工位數(shù);(5)每個(gè)工序加工時(shí)間不小于其必要加工時(shí)間;(6)鋼包在工序間停留時(shí)間小于允許的最長等待時(shí)間;(7)同一鑄機(jī)相鄰澆次間隔時(shí)間,不小于其最小間隔時(shí)間。
2 NSGA-II算法
NSGA-II是在NSGA(非支配排序遺傳算法)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的算法,具有以下特點(diǎn):(1)采用快速非支配排序,降低了算法的計(jì)算量;(2)提出了擁擠度比較算子,并在快速排序后作為衡量同級個(gè)體優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn);(3)引入精英策略,將交叉變異操作前后的種群合并,共同競爭產(chǎn)生下一代種群[3]。
2.1 NSGA-II排序方法
對種群中任一個(gè)體x,都有支配x的個(gè)體數(shù)和x所支配的解集。首先,選出種群中所有=0的個(gè)體,構(gòu)成集合;然后對于中的每個(gè)個(gè)體y,找出其所支配的解集中的每個(gè)個(gè)體z的,若=1,則將個(gè)體z存入另一個(gè)集合。繼續(xù)對作上述分級操作,直到所有個(gè)體都被分級。最后,分別賦予每級個(gè)體非支配序號(=1,=2,=3…)。
2.2 比較算子
為了確保種群的多樣性,NSGA-II提出了擁擠度的概念,即個(gè)體周圍其他個(gè)體的密集程度。對于個(gè)體x,計(jì)算由個(gè)體x+1和x-1構(gòu)成的最小長方形的平均邊長,作為x的擁擠度距離。比較兩個(gè)體優(yōu)劣時(shí),首先比較其所屬非劣等級,等級需要越小越好;等級相同時(shí),比較兩個(gè)體的擁擠度距離,越大越好。
3 NSGA-II對煉鋼-連鑄調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化
3.1 編碼方式
3.2 求解步驟
Step1:確定種群規(guī)模,截止進(jìn)化代數(shù)等算法相關(guān)參數(shù)。Step2:=0,隨機(jī)生成足夠多的個(gè)體,篩選符合約束條件的個(gè),構(gòu)成種群。Step3:交叉、變異,生成子代種群。將和合并,規(guī)模2。Step4:將混合后的種群進(jìn)行非支配排序,同一等級的個(gè)體按照擁擠度距離排序。選出優(yōu)良個(gè)體組成下一代種群。重復(fù)Step3和Step4,直到=。Step5:種群中非劣等級為1的個(gè)體構(gòu)成Pareto最優(yōu)解集,將其輸出并結(jié)束運(yùn)行[4]。
4 仿真實(shí)驗(yàn)
國內(nèi)某鋼廠,設(shè)有180 t轉(zhuǎn)爐3座,LF爐2臺,RH爐1臺,板坯連鑄機(jī)2臺(CC1、CC2)?,F(xiàn)以表1中的澆次計(jì)劃進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)[5]。
仿真結(jié)果如圖1所示,完成澆次計(jì)劃總時(shí)間為605min,各爐次加工流程順暢,沒有長時(shí)間等待停留。通過NSGA-II編制的作業(yè)計(jì)劃可以保證連續(xù)澆鑄,且各工位作業(yè)時(shí)間沒有沖突。
5 結(jié)語
綜上所述,基于NSGA-II的煉鋼-連鑄調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化方法能夠保證各爐次加工過程順暢,縮短澆次計(jì)劃完工時(shí)間,提高作業(yè)效率。該方法能夠借助計(jì)算機(jī)運(yùn)行,在短時(shí)間內(nèi)編制出高質(zhì)量的作業(yè)計(jì)劃,降低決策者工作量,具有較高的現(xiàn)實(shí)意義和推廣價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]鄭忠,朱道飛,高小強(qiáng).基于蟻群算法的煉鋼-連鑄作業(yè)計(jì)劃編制方法[J].北京科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009(4):504-510.
[2]王剛,王彬,王寶,等.基于“爐機(jī)對應(yīng)”原則的煉鋼—連鑄調(diào)度模型[J].北京科技大學(xué)學(xué)報(bào),2013(8).
[3]高媛.非支配排序遺傳算法(NSGA)的研究與應(yīng)用[D].浙江大學(xué),2006.
[4]高振東,丁宇菁.基于遺傳算法的加油車智能派工系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2012(5):111-112.
[5]龍建宇,鄭忠,高小強(qiáng),等.基于遺傳算法的煉鋼--連鑄重計(jì)劃方法[J].北京科技大學(xué)學(xué)報(bào),2014(1).