专利名称：炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法
技术领域：
本发明涉及一种炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法。
背景技术：
在炼钢—连铸—热轧生产计划一体化编制过程中，为了达到精确平衡物流，采用了CAST_LOT技术。所谓CAST_LOT，就是指具有相同出钢记号的炉次按宽度从大到小排列所形成的炉次集合。一般具有最大炉数限制、最大调宽次数以及调宽量的限制。为了实现生产组织的最优化，有效降低生产成本，提高设备的利用率，必须对所形成的CAST_LOT进行中间包的分配。在连铸生产中，中间包的调宽次数和浇注炉数有严格限制，为减低生产成本、提高中间包的利用效率，必须对CAST_LOT合理地划分中间包，使中间包内的炉数最大，调宽次数最少。
现有的方法是人工仅按可连浇规则进行CAST_LOT归并，形成可组织生产的中间包单元。但并没有充分把组中间包的相关约束在之前的各相关环节予以充分把握和考虑，而且在人工预组中间包的过程中存在一定的片面性和狭隘性。所以需要在组CAST_LOT完毕后，对所形成的CAST_LOT进行合理组合和最优化链接，以提供生产效率和降低生产成本。
发明内容
本发明的目的在于提供一种炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法，综合考虑约束条件和实际的生产组织过程，建立中间包分配优化模型。
由于CAST_LOT在出钢记号、连浇族码(CC_CODE)、最大炉数、调宽次数等各种因素方面存在一些差别，因此要在满足连浇族码(CC_CODE)、调宽次数以及中间包最大炉数等约束条件下将CAST_LOT划分成不同的中间包。建立中间包分配优化模型是在满足中间包生产约束条件下计算不同的CAST_LOT划分在同一个中间包内的惩罚值。中间包分配优化模型同时考虑了CAST_LOT在出钢记号、宽度、调宽次数和优先级等约束条件以及轧制计划中对板坯次序的需求，对CAST_LOT进行归并组合，得到中间包。具体的归并组合方法包括以下步骤1)判断是否同时满足以下三种约束，若是，则进入步骤2)，否则，设置惩罚值为无穷大，①是否满足连浇族码(CC_CODE)要求；
②是否满足中间包最大炉数要求；③是否满足调宽次数要求；2)在满足上述三种约束的情况下，计算以下几种惩罚值①宽度跳跃惩罚；②优先级差异惩罚；③出钢记号差异惩罚；④轧制单元差异惩罚；⑤未满中间包最大炉数惩罚；3)累计步骤2)中的各项惩罚，根据惩罚值最小原则把CAST_LOT划分成不同的中间包。
这种归并组合过程类似于“运筹学”领域的典型问题——装箱问题(Bin packing Problem，简称BP)，但又不同于典型的装箱问题，典型的装箱问题具有一维约束，而组中间包过程中要综合考虑出钢记号、宽度、调宽次数和优先级等约束，具有多维约束。分析组中间包过程与典型BP问题的异同，考虑将中间包分配优化模型建立成一个变形的装箱问题(CPBP)，在CPBP中，将中间包看做箱子，需要装入箱内的物品为CAST_LOT，装入过程需要考虑的约束条件为各项工艺约束，优化目标是在满足约束条件下，装入各个中间包的CAST_LOT总惩罚值最小，以使使用中间包的数量尽量少。
中间包分配优化问题是一个具有上千个变量和上百个约束的大规模混合整数规划问题，可以通过现代智能优化算法包括禁忌搜索算法、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)和粒子群算法(PSO)以及基于规则的启发式算法进行求解。智能优化算法与启发式算法都可以很好的解决这一问题，但是两者各有利弊智能优化算法具有通用性，可以找到最优解，但是不一定能确保有解，并且运行速度慢；基于规则的启发式算法运行速度很快，能够确保有解，但是不一定能找到最优解。
启发式算法是一种快速高效的算法，具有构造简单，能迅速求得优化解的特点，一直以来在各种优化问题中被广泛使用。对于中间包分配优化问题本发明中优选启发式算法求解，此算法是以中间包的工艺规程为基本准则，中间包分配优化模型而构造的一种启发式算法，它能够快速求解大规模变量问题。启发式算法是在搜索中加入了与问题有关的启发式信息，用来指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程，并找到最优解或者较优解。
本发明综合考虑了约束条件和实际的生产组织过程，通过建立中间包分配优化模型，对所形成的CAST_LOT进行合理的组合和优化链接，提高了生产效率，降低生产成本。
以下结合附图及实施例进一步说明本发明。
图1为炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法实施例流程图。
具体实施例方式
一种炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法，其流程图如图1所示，1)开始，把CAST_LOT看作中包，赋予中包属性，记CAST_LOT个数为N；2)初始化变量i＝0，j＝0，惩罚矩阵penalty[N][N]＝0；3)判断CAST_LOTi与CAST_LOTj的CC_CODE是否相同？若是，顺序执行步骤4)，否则转步骤7)；4)判断CAST_LOTi与CAST_LOTj炉数之和是否小于等于中包最大炉数？若是，顺序执行步骤5)，否则转步骤7)；5)判断CAST_LOTi与CAST_LOTj调宽次数之和否小于等于2？若是，顺序执行步骤6)，否则转步骤7)；6)计算CAST_LOTi与CAST_LOTj间的宽度跳跃、优先级差异、出钢记号差异、轧制单元差异和未满中包最大炉数等各项惩罚之和penalty[i][j]，进入步骤8)；7)设置penalty[i][j]为无穷大；8)找出惩罚值最小的一个penalty[i][j]，然后合并CAST_LOTi与CAST_LOTj且根新中包属性；9)判断是否所有的penalty[i][j]为无穷大？若是则结束，否则，N＝N-1，转步骤2)。
其中步骤6)中，可以针对中间包分配优化模型构造启发式算法进行求解。由于该算法为公知技术，且已经被广泛使用，在此省略具体求解步骤。
权利要求
1.一种炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法，包括以下步骤1)判断是否同时满足以下三种约束，若是，则进入步骤2)，否则，设置惩罚值为无穷大，①是否满足连浇族码要求；②是否满足中间包最大炉数要求；③是否满足调宽次数要求；2)在满足上述三种约束的情况下，计算惩罚值宽度跳跃惩罚；优先级差异惩罚；出钢记号差异惩罚；轧制单元差异惩罚；未满中间包最大炉数惩罚；3)累计步骤2)中的各项惩罚，根据惩罚值最小原则把CAST_LOT划分成不同的中间包。
2.根据权利要求1所述的炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法，其特征在于步骤2)中计算惩罚值采用智能优化算法求解。
3.根据权利要求2所述的炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法，其特征在于所述智能优化算法包括禁忌搜索算法、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法以及基于规则的启发式算法。
全文摘要
一种炼钢连铸生产工艺中的组中间包方法，包括以下步骤1)判断是否同时满足以下三种约束，若是，则进入步骤2)，否则，设置惩罚值为无穷大，连浇族码(CC_ CODE)、中间包最大炉数；调宽次数；2)在满足上述三种约束的情况下，计算惩罚值宽度跳跃惩罚；优先级差异惩罚；出钢记号差异惩罚；轧制单元差异惩罚；未满中间包最大炉数惩罚；3)累计步骤2)中的各项惩罚，根据惩罚值最小原则把CAST_LOT划分成不同的中间包。所述步骤2)中计算惩罚值采用智能优化算法求解。本发明综合考虑了约束条件和实际的生产组织过程，通过建立中间包分配优化模型，对所形成的CAST_LOT进行合理的组合和优化链接，提高了生产效率，降低生产成本。
文档编号B22D46/00GK1775422SQ200510111058
公开日2006年5月24日 申请日期2005年12月1日 优先权日2005年12月1日
发明者何浩然, 黄颖雷, 郑应根, 刘青云 申请人:上海宝信软件股份有限公司