论文部分内容阅读
物料存取与空间调度问题广泛存在于钢铁企业内部生产、存储及运输环节,其管理水平及执行能力的高低直接决定钢铁企业的生产效率及经济利益。本文主要针对热轧板坯库倒垛问题及码头配载在线调度问题这两类物料存取空间调度问题为主要研究内容,其研究有助于钢铁企业生产及物流管理水平的提升,从而降低物流作业成本。本文围绕上述内容开展以下三方面工作：(1)热轧板坯库倒垛问题即是在满足合同欠量及板坯匹配约束条件下,对热轧计划内板坯的选取进行决策,使得热轧计划在取料、备料操作中的倒垛量最少。该问题中,可匹配热轧计划内不同合同的板坯间存在耦合,另外倒垛次数的表述方法也不用于以往。本文对板坯库倒垛问题建立整数规划模型,采用分散搜索算法进行求解。设计了基于垛位信息的编码方式及解的结合策略,保证解结合后产生新解的可行性。对实际生产数据对所提算法进行测试,实验结果表明,倒垛次数与人工数据相比平均下降了31.21%。(2)码头配载在线调度问题提炼自钢铁企业产成品运输环节。由于所来板卷与原配载计划要求的顺序不一致,需要对实时送抵码头的非顺序板卷的装船位置进行重新决策。与传统的配载调度问题不同,码头配载在线调度问题是基于部分板卷配载位置已知的情况下,综合考虑船舶的载重约束,船舶在装载、运输及中间到港站卸载等情况平衡约束,两层板卷的重量及半径约束的情况下,以最小化压卷数、最大化船舶平衡指标、相同到港站板卷集中堆放为目标,对新到板卷配载位置进行决策的过程。该问题具有较强的实时性等特点。针对码头配载在线调度问题的特殊性,本文建立码头配载调度静态整数规划模型,设计内嵌该静态离线模型的在线启发式算法。(3)为了使上述研究成果在生产实际中得以应用,本文以所提算法为核心分别为用户定制板坯倒垛决策支持系统及码头配载在线调度功能模块。系统良好的人机交互界面,简洁的设计风格等,可降低用户的工作强度、提升工作质量及效率,提高钢铁企业物料存取管理水平。