基于节能降耗的钢坯热轧批量计划研究
2014-12-09刘亚利
摘 要：文章针对钢坯热轧生产工艺约束以及热轧生产计划编制的特点，基于批策略思想以订单为单位编制钢坯热轧的生产计划，建立了以生产能耗最小化为优化目标的批量生产计划模型，并采用改进的遗传算法进行求解。最后通过算例分析验证了模型的有效性。
关键词：钢坯热轧；批量生产计划；节能降耗；遗传算法
1 问题描述
热轧批量计划是热轧生产的重要内容，其编制多以轧制单元为单位。当前钢铁生产总体过剩，市场多以买方为主导，钢铁企业订单趋向多品种小批量化，为了适应多品种、小批量生产，可基于批策略与批调度的思想，以生产单个订单所需要的钢坯为生产单元来编制生产计划[1]。面临实际生产中企业多品种、小批量的生产订单，可将订单进行拆分，把不同订单中相同品种的钢坯混合编制成生产计划。通过将订单进行拆分与合并，不仅可以减少换辊次数、提高生产效率，同时可以降低生产能耗、减少人力物力等资源浪费。
2 模型建立
为有效反映钢坯热轧生产的能耗水平，文章以钢坯轧制过程中的电能消耗作为主要衡量指标。要达到节能降耗的目标，编制生产计划时要使轧钢过程的能耗最小化，此外还需考虑轧钢生产必须满足的工艺约束。因此基于节能降耗的钢坯热轧批量计划数学模型可以描述为：
（1）
约束条件如下：
式（1）表示使轧制过程中能耗最小；式（2）表示所有订单完工时间；式（3）表示生产过程中的换辊次数；式（4）表示所有订单中钢坯的总数量；式（5）表示在下一订单开始生产之前，可将与现生产订单中钢坯品种相同的订单合并生产；式（6）表示订单生产的唯一性；式（7）表示钢坯生产的唯一性；式（8）表示轧制单元内钢坯连续轧制的总长度约束。
3 算例分析
针对基于订单的钢坯热轧生产批量计划问题，在传统遗传算法的基础上进行改进，可以明显增加问题求解的效率及有效性。在遗传过程中，个体进行交叉时采用两交换启发交叉算法[2]。为验证文章所提出模型的有效性，将基于允许订单拆分重组原则编制的生产计划与传统方法编制生产计划进行对比，在下表1中方法1为传统方法，方法2为文章所采用方法。针对30，70个订单用两种不同方法编制了生产计划，结果显示，与传统方法相比较，允许订单拆分重组来编制生产批量计划，并利用改进的遗传算法求解，可以得到更好的结果。轧制过程中的换辊次数明显减少，不仅可以减少订单总生产时间和轧机的能耗，而且有利于节省人力物力，降低生产成本。
4 结束语
文章建立了以生产能耗最小化为优化目标的数学模型，针对订单可拆分重组设计了改进的遗传算法对模型进行求解。通过与传统的基于订单交货期来编制生产计划的方法进行对比，证明了该模型的有效性。结果表明：该方法能减少换辊次数，降低能耗，减少订单总生产时间，有效避免订单交货期的延误。
参考文献
[1]孙鹤旭，李晓婷，花季伟，等.基于改进型遗传算法的热轧生产计划调度系统[J].自动化与仪表，2013，28（1）：1-5.
[2]唐立新.旅行商问题（TSP）的改进遗传算法[J].东北大学学报：自然科学版，1999，20（1）：40-42.
作者简介：刘亚利，女，学历：硕士，毕业院校：东南大学，研究方向：生产计划调度。endprint
摘 要：文章针对钢坯热轧生产工艺约束以及热轧生产计划编制的特点，基于批策略思想以订单为单位编制钢坯热轧的生产计划，建立了以生产能耗最小化为优化目标的批量生产计划模型，并采用改进的遗传算法进行求解。最后通过算例分析验证了模型的有效性。
关键词：钢坯热轧；批量生产计划；节能降耗；遗传算法
1 问题描述
热轧批量计划是热轧生产的重要内容，其编制多以轧制单元为单位。当前钢铁生产总体过剩，市场多以买方为主导，钢铁企业订单趋向多品种小批量化，为了适应多品种、小批量生产，可基于批策略与批调度的思想，以生产单个订单所需要的钢坯为生产单元来编制生产计划[1]。面临实际生产中企业多品种、小批量的生产订单，可将订单进行拆分，把不同订单中相同品种的钢坯混合编制成生产计划。通过将订单进行拆分与合并，不仅可以减少换辊次数、提高生产效率，同时可以降低生产能耗、减少人力物力等资源浪费。
2 模型建立
为有效反映钢坯热轧生产的能耗水平，文章以钢坯轧制过程中的电能消耗作为主要衡量指标。要达到节能降耗的目标，编制生产计划时要使轧钢过程的能耗最小化，此外还需考虑轧钢生产必须满足的工艺约束。因此基于节能降耗的钢坯热轧批量计划数学模型可以描述为：
（1）
约束条件如下：
式（1）表示使轧制过程中能耗最小；式（2）表示所有订单完工时间；式（3）表示生产过程中的换辊次数；式（4）表示所有订单中钢坯的总数量；式（5）表示在下一订单开始生产之前，可将与现生产订单中钢坯品种相同的订单合并生产；式（6）表示订单生产的唯一性；式（7）表示钢坯生产的唯一性；式（8）表示轧制单元内钢坯连续轧制的总长度约束。
3 算例分析
针对基于订单的钢坯热轧生产批量计划问题，在传统遗传算法的基础上进行改进，可以明显增加问题求解的效率及有效性。在遗传过程中，个体进行交叉时采用两交换启发交叉算法[2]。为验证文章所提出模型的有效性，将基于允许订单拆分重组原则编制的生产计划与传统方法编制生产计划进行对比，在下表1中方法1为传统方法，方法2为文章所采用方法。针对30，70个订单用两种不同方法编制了生产计划，结果显示，与传统方法相比较，允许订单拆分重组来编制生产批量计划，并利用改进的遗传算法求解，可以得到更好的结果。轧制过程中的换辊次数明显减少，不仅可以减少订单总生产时间和轧机的能耗，而且有利于节省人力物力，降低生产成本。
4 结束语
文章建立了以生产能耗最小化为优化目标的数学模型，针对订单可拆分重组设计了改进的遗传算法对模型进行求解。通过与传统的基于订单交货期来编制生产计划的方法进行对比，证明了该模型的有效性。结果表明：该方法能减少换辊次数，降低能耗，减少订单总生产时间，有效避免订单交货期的延误。
参考文献
[1]孙鹤旭，李晓婷，花季伟，等.基于改进型遗传算法的热轧生产计划调度系统[J].自动化与仪表，2013，28（1）：1-5.
[2]唐立新.旅行商问题（TSP）的改进遗传算法[J].东北大学学报：自然科学版，1999，20（1）：40-42.
作者简介：刘亚利，女，学历：硕士，毕业院校：东南大学，研究方向：生产计划调度。endprint
摘 要：文章针对钢坯热轧生产工艺约束以及热轧生产计划编制的特点，基于批策略思想以订单为单位编制钢坯热轧的生产计划，建立了以生产能耗最小化为优化目标的批量生产计划模型，并采用改进的遗传算法进行求解。最后通过算例分析验证了模型的有效性。
关键词：钢坯热轧；批量生产计划；节能降耗；遗传算法
1 问题描述
热轧批量计划是热轧生产的重要内容，其编制多以轧制单元为单位。当前钢铁生产总体过剩，市场多以买方为主导，钢铁企业订单趋向多品种小批量化，为了适应多品种、小批量生产，可基于批策略与批调度的思想，以生产单个订单所需要的钢坯为生产单元来编制生产计划[1]。面临实际生产中企业多品种、小批量的生产订单，可将订单进行拆分，把不同订单中相同品种的钢坯混合编制成生产计划。通过将订单进行拆分与合并，不仅可以减少换辊次数、提高生产效率，同时可以降低生产能耗、减少人力物力等资源浪费。
2 模型建立
为有效反映钢坯热轧生产的能耗水平，文章以钢坯轧制过程中的电能消耗作为主要衡量指标。要达到节能降耗的目标，编制生产计划时要使轧钢过程的能耗最小化，此外还需考虑轧钢生产必须满足的工艺约束。因此基于节能降耗的钢坯热轧批量计划数学模型可以描述为：
（1）
约束条件如下：
式（1）表示使轧制过程中能耗最小；式（2）表示所有订单完工时间；式（3）表示生产过程中的换辊次数；式（4）表示所有订单中钢坯的总数量；式（5）表示在下一订单开始生产之前，可将与现生产订单中钢坯品种相同的订单合并生产；式（6）表示订单生产的唯一性；式（7）表示钢坯生产的唯一性；式（8）表示轧制单元内钢坯连续轧制的总长度约束。
3 算例分析
针对基于订单的钢坯热轧生产批量计划问题，在传统遗传算法的基础上进行改进，可以明显增加问题求解的效率及有效性。在遗传过程中，个体进行交叉时采用两交换启发交叉算法[2]。为验证文章所提出模型的有效性，将基于允许订单拆分重组原则编制的生产计划与传统方法编制生产计划进行对比，在下表1中方法1为传统方法，方法2为文章所采用方法。针对30，70个订单用两种不同方法编制了生产计划，结果显示，与传统方法相比较，允许订单拆分重组来编制生产批量计划，并利用改进的遗传算法求解，可以得到更好的结果。轧制过程中的换辊次数明显减少，不仅可以减少订单总生产时间和轧机的能耗，而且有利于节省人力物力，降低生产成本。
4 结束语
文章建立了以生产能耗最小化为优化目标的数学模型，针对订单可拆分重组设计了改进的遗传算法对模型进行求解。通过与传统的基于订单交货期来编制生产计划的方法进行对比，证明了该模型的有效性。结果表明：该方法能减少换辊次数，降低能耗，减少订单总生产时间，有效避免订单交货期的延误。
参考文献
[1]孙鹤旭，李晓婷，花季伟，等.基于改进型遗传算法的热轧生产计划调度系统[J].自动化与仪表，2013，28（1）：1-5.
[2]唐立新.旅行商问题（TSP）的改进遗传算法[J].东北大学学报：自然科学版，1999，20（1）：40-42.
作者简介：刘亚利，女，学历：硕士，毕业院校：东南大学，研究方向：生产计划调度。endprint
