具有柔性分组决策的吊机集成调度优化理论与方法研究

Taking iron and steel industry as background, the program abstracts a series of crane integrated scheduling problems with flexible group decision (crane grouping scheduling for short) from the actual process in production and transportation, and explores crane grouping scheduling mechanism, optimal properties and structures theory, modeling theory, mathematical programming methods and approximation algorithms. Further the program does an application research in iron and steel industry. Research contents include: study on crane grouping scheduling operation mode, and unified theoretical framework; crane grouping scheduling problem and its integrated decision problem with production scheduling, with job batching, with regrouping dynamic scheduling; modeling and optimization methods for crane grouping scheduling. The program studies on optimization theories systematically for crane grouping scheduling, forms an original theoretical system and provides new solutions for crane grouping scheduling hard problems. Also application study on iron and steel industry production management forms crane scheduling system with independent intellectual property right in China, provides technical support for effective production management of the industrial process, and further gains practical application. These researches are helpful to improve crane utilization ratio, decrease the operation and logistic cost, and enhance the competitiveness of enterprises.

本项目以钢铁工业为背景，从实际生产与运输过程中提炼出一系列具有柔性分组决策的吊机集成调度(以下简称吊机分组调度)问题，探索吊机分组调度机理、最优性质及优化结构理论、建模理论与求解问题的数学规划方法和近似算法，并以钢铁工业为背景进行应用研究。研究内容包括：吊机分组调度作业模式研究；吊机分组调度统一理论框架；吊机分组调度问题及其与生产调度集成决策问题、与工件分批集成决策问题、与重分组动态调度集成决策问题；吊机分组调度建模与优化方法。系统研究吊机分组调度优化理论，形成具有原创性的理论体系，为解决具有柔性分组决策的吊机集成调度难题提供新的解决方案。将所提出的吊机分组调度优化理论与方法在钢铁工业生产运作管理中进行应用研究，形成具有我国自主知识产权的吊机调度软件系统，为工业过程的有效生产作业管理提供技术支持，并获得实际应用，从而提高吊机利用率，降低运作和物流成本，增强企业竞争力。

本项目以钢铁工业为背景，从实际生产与运输过程中提炼出一系列具有柔性分组决策的吊机集成调度(以下简称吊机分组调度)问题，探索吊机分组调度机理、最优性质及优化结构理论、建模理论与求解问题的数学规划方法和近似算法，已针对冷轧罩式退火过程中机器（加热罩和冷却罩）卸载不延误的多吊机调度问题进行了研究。针对这个问题，建立了混合整数规划模型，进一步分析了40种避免吊机碰撞的情况、以及保证机器卸载不延误约束的可行解性质，提出问题的下界，分析了求解问题大规模情况的启发式算法的最坏性能，通过计算实验，证明了所提出的算法在求解超过30个工件的问题求解时间不到1秒，即使工件数量为60的最大规模问题求解时间不到1分钟。由于实际生产中问题的规模很少超过30个工件，则提出的启发式算法能够在短时间内产生质量较好的解。因此适合实际的使用。从而提高吊机利用率，降低运作和物流成本，增强企业竞争力。