基于拉格朗日松弛的罩式炉排产优化问题的研究

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1、东北大学硕士学位论文摘要基于拉格朗日松弛的罩式炉排产优化问题的研究摘要钢铁企业中，冷轧产品是一种高附加值产品，对提高企业的经济效益起着关键作用。罩式炉退火是多数冶会企业生产高质量冷轧产品的一道必经工序。罩式炉退火的生产方式具有操作步骤复杂、约束条件多、随机性高等特点，使得排产成为一项非常繁琐且技术性较高的工作，单靠人工方法很难列批量板卷的生产做到良好、合理的调度，罩式炉排产计划已经成为冷轧单元生产的主要“瓶颈”。罩式炉排产计划是将一批在库的板卷组成批放到罩式炉中进行退火。装入同一炉的板卷要满足退火曲线、

2、外径差等相容性。板卷和炉子要互相匹配，且每个炉子放入的板卷不能超过炉子的高度容量。本问题归结为经典的批处理机调度问题。本文从罩式炉排产的特点和运作方式着手，进而对板卷装炉的各种约束条件进行详细研究和分析。同时，结合某大型钢铁公司罩式炉排产的具体背景，用先聚类组垛再装炉的思想建立了罩式炉优化排产的数学模型。本模型是大型的O—l混合整数规划，属于NP难问题。拉格朗}二1松弛算法是求解此类问题的有效算法。文中运用拉格朗同松弛算法进行了求解，拉格朗R松弛的子问题则分别采用动态规划、线性规划方法进行求解。并在基本

3、拉格朗日松弛算法求解的基础上加入了swap交换改进了上界，且引入了改进下界的变量分离。运算结果通过对偶ll白J隙和运行时问进行衡量。实验结果表明，运用拉格朗H松弛算法求解罩式炉优化排产问题均能产生较好结果。JJN)'．swap交换和拉格朗日降维方法后分别改进了上界和下界，使得问题的对偶削隙平均降低了2％左右。关键词：罩式炉优化排产：拉格朗I二j松弛算法：改进的动态规划算法；swap交换：变量分离东北大学硕士学位论文AbstractLagrangeanRelaxationBasedAlgorithmfor

4、SolvingProductionPlanninginBatchAnnealingFurnaceAbstractIniron&steelindustry，coldrollingproductsareofgreatadditionalvalue、whichisgreatlyhelpfultotheincreaseoftheenterprisebenefit．Batchannealingisakeyprocessformostmetallurgyenterprisestoimprovethequalityo

5、fcoldrollingproducts．Thebatchannealingprocessisacomplexoperationwithhighuncertainfactory,wherealotofconstraintsmustbetakenintoaccount．Withallthese．it'sveryhardtodotheproductionarrangementwellandtoobtaingoodandreasonableplanfortheproductionofcoilsonlybyhu

6、man—mademethod．Nowtheplanningofbatchannealingturnstobeamainbottleneckofthecoldrollingproduction．Thetaskofproductionplanningofbatchannealingfurnaceistoformcoilsabatchtobeprocessedintheannealingfurnace．Consideringthebatchannealinglinesandthedifferenceofthe

7、irouterradiuses，thecoilsbatchedinonefurnaceneedtobeconsistentThetypeofcoilsandfurnacesmustbematchedcompatibly．ThisproblemCanberegardedasabatchingmachinesschedulingproblem．Focusedonthecharacteristicandoperatingpatternsofbatchannealingplanning，thispaperind

8、etailcoverstheresearchandanalysisofvariousconstraintsofbatchannealingschedulingwhichincludestheprocessofbatchannealingproductionandtheconstrainsofplanningofbatchannealingfurnace．Meanwhileaccordingtothepracticalbackgroundof