碳排放许可与交易下废钢铁再制造生产计划与调度综合集成优化研究

Carbon credits has become one of the important resources and a new factors of production, and it's one of the key factors in production decision. The project researches the comprehensive integrated optimization problem of production planning and scheduling in Iron and Steel Scrap remanufacturing system which is consisted by reprocessing and remelting subsystems and consider carbon emissions permits and transaction.①Analysing the two subsystems' carbon emissions key links, constructing their measurement model and making sure its influence to production planning and scheduling; ②Constructing the comprehensive integrated optimization models of the two subsystems' production planning and scheduling based on carbon trade theory, constraint theory, stochastic programming, fuzzy planning, generalized disjunctive planning; ③This integrated problem becomes more complex for considering carbon emissions permits and transaction, how to design high efficient algorithms is the key issue. This problem will be solved by combining using Pareto optimization method and designing mixed intelligent optimization algorithm integrated particle swarm, extremum evolution, artificial fish and so on. By this research, It can enrich remanufacturing production planning and scheduling theory of the process industries and provide theoretical guidance for the Iron and Steel Scrap industries in making planning and scheduling schemes, and at the same time provide reference for the government in formulating carbon emissions and remanufacturing policies.

碳排放权已成为排碳企业的一种重要资源和新的生产要素，是生产决策的关键因素之一。本项目以废钢铁再制造为主线，研究碳排放许可与交易下该再制造系统的生产计划与调度综合集成优化问题，它由再加工和再熔炼子系统构成。①分析两个子系统碳排放关键环节，构建碳排放计量模型，明确碳排放对生产计划与调度的影响；②基于碳权交易理论、约束理论，随机规划、模糊规划、广义析取规划等建立两个子系统及其它们之间的生产计划与调度综合集成优化多目标模型；③在碳排放许可与交易下，本项目研究的集成优化问题的求解更为复杂，如何有效构建高效算法、缩小搜索空间、减少运算难度成为研究关键所在，拟引入Pareto多目标优化方法，设计粒子群、极值进化、人工鱼群等混合智能优化算法进行求解。项目研究可以丰富流程工业再制造生产计划与调度理论，同时为废钢铁产业在制定再制造生产计划与调度方案时提供理论指导，为政府制定碳排放和再制造相关政策提供参考。

碳排放权已成为排碳企业的一种重要资源和新的生产要素，是生产决策的关键因素之一。本项目研究了碳排放许可与交易下废钢铁再制造系统生产计划与调度综合集成优化问题，其中，废钢铁再制造系统由再加工和再熔炼两个子系统组成。项目组成员从2013年本项目启动开始即按照研究计划展开研究。首先，通过实地调研、文献研究，明确了废钢铁再制造生产系统的流程和特点，分析了废钢铁再制造碳排放的关键环节，构建了废钢铁再制造碳排放计量模型，为后续研究奠定了坚实的基础。然后，基于碳权交易理论、约束理论，随机规划、模糊规划、鲁棒优化等理论，采用改进的遗传算法、蝙蝠算法、种群增量学习法（PBIL）、博弈论方法、多目标降维方法，重点研究了：（1）再制造企业生产计划与调度问题。考虑到再制造系统中生产不确定性因素和生产扰动因素，研究了再制造系统批量计划问题、提前期优化问题、车间调度问题，以及再制造系统协调综合优化问题；（2）考虑碳排放的再制造企业生产计划与调度问题。考虑到再制造系统中的不确定性因素，研究了不同的碳排放管制政策，如强制碳政策、碳税政策、碳限额与交易政策，对再制造企业生产计划和生产调度的影响；（3）碳排放下废钢铁再制造生产计划和调度集成优化问题。结合废钢铁生产的特点，如等待时间受限、加工时间不确定、废钢铁合金含量不确定等，研究了碳排放约束对废钢铁再制造生产计划和生产调度的影响，在此基础上，基于整体优化的思想，对废钢铁再制造生产计划和生产调度集成优化问题进行了进一步探究。该项目的研究可以进一步丰富流程工业再制造领域理论和考虑碳排放政策的生产计划与调度理论，有助于实现废钢铁企业内部生产协调发展，也可以为政府制定碳排放政策提供理论参考。另外，在项目进行过程中，项目组成员积极参加国内外相关专业的国际学术会议，与国内外专家、研究人员进行讨论。基于该项目的研究，项目组已经在国内外各类核心期刊上公开发表学术论文21篇，已录用学术论文3篇（其中SSCI收录论文1篇，SCI收录论文3篇，EI收录论文6篇，CSSCI收录论文14篇），出版学术专著1部，培养博士后1人、博士生7人，硕士生12人，参加国际学术会议7次，获得“2016年江苏省教育科学研究成果（高校哲学社会科学研究类）二等奖”1项。通过该项目的研究，项目组整体科研水平有了极大提高，在人才培养方面取得了较大进展，比较圆满地完成了项目初期拟定的目标。