钢铁企业板坯库物流调度问题的建模与优化方法研究

Taking the slab logistics process in the slab yard of hot rolling plant in steel industry as research background, the project researches the slab logistics optimization, including the slab stacking shuffling problem and crane scheduling problem. The research can smooth the logistics between the steel-making and hot rolling processes and ensure to timely supply material for the reheating furnace of hot rolling plant thus to reduce the idle burning in the furnace. This will help to realize the low energy consumption, high warehousing efficiency and low logistics cost while ensuring the full productivity of the hot rolling plant. For the logistics of the material supply, the integrated modeling and optimization method of the material slab selecting and crane scheduling problem is studied. For the whole logistics process of the slab yard, the integrated modeling and optimization method of the slab stack and reshuffling problem and the crane scheduling problem. For the slab logistics process in the slab soaking pit, the modeling and optimization method of the slab stacking and reshuffling problem is studied. Coupling with the decomposition and coordination modeling method, the hybrid IP/CP model is researched and applied for modeling the integrated problem. And a combination of optimization and heuristic algorithm is reached and applied, with a hierarchical-iteration algorithm framework, for solving the integrated problem. The project will also develop a logistics decision support system of the slab yard based the proposed models and algorithms.

本项目以钢铁企业热轧板坯库的板坯物流过程为背景，研究其中的板坯垛位分配、供料板坯选择等堆垛倒垛问题以及涉及的吊机调度问题。目的是顺畅炼钢和热轧工序之间的物流衔接，保证及时准确供料，减少热轧加热炉的空烧。在保证产能的同时，实现节能降耗，并提高板坯库的设备有效使用率，降低仓储物流成本。针对供料物流过程，研究供料板坯选择和吊机调度集成问题的建模和优化；针对从板坯入库到供料整个仓储物流过程，研究板坯堆垛倒垛和吊机调度集成问题的建模和优化；针对保温坑的板坯物流过程，研究其中板坯堆垛倒垛问题的建模和优化。针对集成问题建模，研究和应用混合整数规划和约束规划的分解-协调建模方法；针对集成问题求解，研究和应用最优化和启发式优化方法相结合的分层-迭代算法。基于提出的算法和模型，开发有实际应用价值的热轧板坯库物流优化决策支持系统。

以钢铁企业为背景，对其中的热轧前库板坯倒垛问题，通过分析问题的结构特征，以等价的线性整数规划模型表达了实际问题的非线性关系；基于问题性质，提出降维策略以提高问题的求解效率，基于Cplex（优化软件）的数据实验证明，所提出的模型可以用于求解实际规模的问题。针对堆垛过高板坯方案过多导致整数规模模型求解过于耗时的情形，提出了两种解决方案：列生成算法和启发式改进策略。列生成算法保证最优性，但计算仍较复杂；启发式改进策略略微失却了原整数规模模型求解的最优性，但速度较快。.由于板坯库中的板坯倒垛、出库等操作由库中的吊机（天车）完成，因而将板坯倒垛决策和吊机调度问题集成考虑，以最小化吊机工作负荷并保证及时完成板坯操作。针对集成问题，在前述模型和列生成算法基础上，结合针对吊机调度的构造启发式方法，提出了基于整数规划（列生成算法）分解-协调策略的启发式算法。通过下界对求解结果进行评价，数据实验证明，平均求解间隙不大于3.16%；还对集成问题进行了一定条件下的最坏情况分析，并对问题的简化情形进行了最优求解。将吊机调度研究扩展到机械加工车间的天车（吊机）调度问题，并提出了嵌入过程仿真的智能优化算法。.专门研究了基于整数规划（IP）分解的求解策略。针对经典的带时间窗的并行机调度问题，通过引入新的约束，改进了已有的混合IP/CP（约束规划）算法，使得求解更快，适用的问题规模更大。并将智能优化算法中的遗传算法（GA）和基于IP的分解策略结合，针对一类并行生产线调度问题，提出了混合IP/GA算法。.还对钢铁企业矿冶工程中的品位优化问题和露天矿山的卡车调度问题分别进行了研究。针对考虑废石排放的多阶段矿石品位优化问题，分析包括废物处理成本在内的生产成本和矿石品位之间的关系，提出了品位-成本边际指数，并据此对采出品位、入选品位和精矿品位进行评价和优化。针对露天矿的卡车调度问题，考虑露天开采中的实际条件和效益要求，以总运输量为目标，建立整数规划模型。通过分析问题和模型的特征，提出有效不等式，总结问题的性质，并导出上界。利用问题的性质和上界，设计了一种启发式算法和两条改进策略对问题进行求解。最后，通过数据实验证明了模型和算法的有效性。