还i的候选板还集合Ci; 初始状态时板还j的上层板还个数Dj; 初始状态时板坯j所在的垛位％'， 整个库区被划分为K个子区库，子库区k内所有板坯的集合Rk，k= 1，2,…，K。
6. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标函数通过下式计算，
其中，も为第二预设阈值，a2为第三预设阈值，Su为板坯j被热轧预计划轧制项i所 选择而产生的倒垛次数，所述Su通过下式计算， Sij=Dj-maxDj，-l 其中，/={/'|炉,=1，ノ，ノ' y为各子库区吊机工作量的均值，
Nk为子库区k内的目标板坯在备料 过程中产生的必要倒垛次数，所述Nk通过下式计算，
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S4,包括： Al、初始化算法參数，所述參数包括方案集合P=巾，方案集合大小nSize= 0,设定參 考方案集合Refset未更新的最大次数为E1及当前未更新的次数ei= 0,设定总的算法迭 代最大次数E2及当前的迭代次数e2= 0 ; A2、根据板坯选取规则，生成初始方案集合P，所述P包括m个质量初始方案和n个分散 性初始方案，所述方案集合大小nSize=m+n，所述板还选取规则为：选取相同个数的板还 作为热轧计划板坯时，在同垛位且从垛顶选取相邻的板坯的倒垛次数不大于从多个垛位选 取板坯的倒垛次数； A3、生成參考方案集合Refset，令e2=e2+1，所述Refset包括Id1个质量初始方案和b2 个分散性初始方案； A4、将所述Id1个质量初始方案和所述b2个分散性初始方案进行二元组合，得到方案集 合NewSubsets，所述方案集合NewSubsets包括方案； A5、将所述方案集合NewSubsets中的方案按照目标函数值降序排列； A6、若所述方案集合NewSubsets非空，贝丨」从所述方案集合NewSubsets中选取目标函数 值最小的前两个方案，对所述两个方案进行二元组合，得到新的參考方案，并将所述两个方 案从所述方案集合NewSubsets中删除； A7、判断所述新的參考方案的目标函数值是否小于原參考方案中任意方案的目标函数 值，若是，将所述新的參考方案作为參考方案放入所述參考方案集合Refset中，否则，ei = ej+1 ； A8、若所述方案集合NewSubsets为空，则判断是否满足迭代终止条件，若是，则结束流 程，否则执行步骤A3 ;若所述方案集合NewSubsets不为空，则执行步骤A6 ; 所述步骤A2中，所述质量初始方案的生成，具体为： B1、将合同1的候选板坯集合中的板坯以垛为单位组成候选集，按照每个垛位入选热 轧计划优先级值由小至大选取垛位入选热轧计划，若未匹配轧制项的候选板坯不能整垛选 取吋，按照已选板坯在各子库区倒垛量由少至多选择剩余轧制项的候选板坯，直至所有热 轧预计划轧制项均与板坯匹配为止； 其中，所述优先级值为垛位中候选板坯全部加入热轧计划的倒垛次数与垛位中的所有 候选板坯个数的比值； B2、重复执行步骤B1，产生m个质量初始方案； 所述步骤A2中，所述分散性初始方案的生成，具体为： CU根据合同1，随机产生符合均匀分布规则的垛位号，若所述垛位号对应的垛位存在 匹配所述合同1的板坯，且该垛位所有匹配所述合同1的板坯个数小于当前未匹配轧制项 个数，则加入热轧计划，否则随机产生下一个垛位号，直至所有轧制项被制定板坯为止； C2、重复执行步骤C1，产生n个分散性初始方案； 所述步骤A3中，所述參考方案集合Refset的生成，具体为： D1、按照初始方案集合P中方案目标函数值由小至大的顺序选取Id1个质量初始方案放 入參考方案集合Refset中； D2、将所述初始方案集合P中的剩余方案作为待测方案MP，p= 1…IPI-b1;设定j为选 取的分散性初始方案个数，j= 〇 ; D3、确定所述待测方案Mp与所述參考方案集合Refset中方案Xq的距离值dM=Mp-XqI，其中q= 1，…，bu，选取所述距离值dM的最大值所对应的方案作为分散性初始方 案加入到所述參考方案集合Refset中； D4、设定j=j+1，判断j+1 <b2，若是则从所述初始方案集合P中删除所述步骤D2中 产生的分散性初始方案，更新所述初始方案集合P和所述參考方案集合Refset，执行步骤 D3,否则结束A3流程； 所述步骤A7中，所述迭代终止条件为：若满足第一终止条件或第二终止条件之ー则结 束流程； 所述第一终止条件为判断算法当前的迭代次数计数ち是否大于总的算法迭代最大次 数E2; 所述第二终止条件为判断所述当前未更新的次数计数^是否大于所述參考方案集合Refset未更新的最大次数为Ep
8. -种降低钢铁企业热轧板坯库倒垛量的系统，其特征在于，包括： 获取单元，用于获取热轧生产过程原始エ艺数据，所述原始エ艺数据包括板坯数据、热 轧预计划数据和合同数据； 替换规则建立単元，用于根据所述热轧生产过程原始エ艺数据，建立热轧预计划板坯 与库区内其他候选板坯的可替换规则； 数学模型建立単元，用于建立用来描述热轧预计划板坯选择对备料过程板坯倒垛影响 的数学模型； 优化方案制定単元，用于采用分散捜索算法制定降低热轧计划备料过程板坯倒垛量的 优化方案。
9. 根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数学模型建立単元，具体用子， 将生产数据和エ艺參数映射为数学模型參数； 选取所述数学模型的决策变量&_，若板坯j被热轧预计划轧制项i所选择，则所述Xij 为1，否则为〇; 将最小化热轧备料过程倒垛量与各吊机倒垛工作量的差异性之和设定为目标函数； 确定降低热轧前库倒垛量过程的エ艺和操作約束。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述优化方案制定単元，具体用子， Al、初始化算法參数，所述參数包括方案集合P=巾，方案集合大小nSize= 0,设定參 考方案集合Refset未更新的最大次数为E1及当前未更新的次数ei= 0,设定总的算法迭 代最大次数E2及当前的迭代次数e2= 0 ; A2、根据板坯选取规则，生成初始方案集合P，所述P包括m个质量初始方案和n个分散 性初始方案，所述方案集合大小nSize=m+n，所述板还选取规则为：选取相同个数的板还 作为热轧计划板坯时，在同垛位且从垛顶选取相邻的板坯的倒垛次数不大于从多个垛位选 取板坯的倒垛次数； A3、生成參考方案集合Refset，令e2=e2+1，所述Refset包括Id1个质量初始方案和b2 个分散性初始方案； A4、将所述Id1个质量初始方案和所述b2个分散性初始方案进行二元组合，得到方案集 合NewSubsets，所述方案集合NewSubsets包括方案； A5、将所述方案集合NewSubsets中的方案按照目标函数值降序排列； A6、若所述方案集合NewSubsets非空，贝丨」从所述方案集合NewSubsets中选取目标函数 值最小的前两个方案，对所述两个方案进行二元组合，得到新的參考方案，并将所述两个方 案从所述方案集合NewSubsets中删除； A7、判断所述新的參考方案的目标函数值是否小于原參考方案中任意方案的目标函数 值，若是，将所述新的參考方案作为參考方案放入所述參考方案集合Refset中，否则，ei = ej+1 ； A8、若所述方案集合NewSubsets为空，则判断是否满足迭代终止条件，若是，则结束流 程，否则执行步骤A3 ;若所述方案集合NewSubsets不为空，则执行步骤A6。
【专利摘要】本发明提供一种降低钢铁企业热轧板坯库倒垛量的方法及系统，通过获取热轧生产过程原始工艺数据，根据所述热轧生产过程原始工艺数据，建立热轧预计划板坯与库区内其他候选板坯的可替换规则，建立用来描述热轧预计划板坯选择对备料过程板坯倒垛影响的数学模型，采用分散搜索方法制定降低热轧计划备料过程板坯倒垛量的优化方案，保证了上下游工序生产节奏顺畅、提高吊机有效备料效率、降低加热炉空烧能耗、优化物流、节省能源、降低成本和提高产能。
【IPC分类】B21B37-00, B21B38-00
【公开号】CN104624660
【申请号】CN201510047276
【发明人】唐立新, 程旭
【申请人】东北大学
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2015年1月29日