导读:本文包含了热轧计划调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:热轧批量调度,柔性检修计划,多目标优化,粒子群算法(PSO)
热轧计划调度论文文献综述
王雷,赵秋红,许绍云[1]（2016）在《考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度》一文中研究指出针对考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度问题,构建了以最小化最大完工时间、订单提前及拖期总时长为目标函数的整数规划模型,用以制定有效的机器检修与批量生产协作计划。结合模型特征,提出一种改进多目标粒子群算法(IMPSO)实现求解。算法采用基于混沌加权适应度计算的插入式方法生成初始粒子群体;根据问题约束特征,设计修复规则对群体进化过程中产生的不可行粒子进行修复;采用精英策略保留算法迭代过程中的优势个体,并根据精英集合为每个粒子选择更新所需的极值;针对问题变量的离散特征,引入基于遗传操作的粒子更新方式。实验结果表明,模型和算法是可行和有效的。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2016年03期）
张海岩[2]（2015）在《热轧计划实施优化及吊机调度问题研究》一文中研究指出在钢铁企业生产过程中,板坯库为热轧工序提供原料,将需要进行轧制的板坯放到上料辊道上进行轧制。目前,板坯库物流设备有效利用率低,直接影响板坯库物流运作效率,从而影响热轧产线生产节奏。物流设备利用率低主要有两方面原因:(1)由于轧制计划编制时忽略了板坯在库位中的存放空间位置,导致处于不利位置的板坯选入轧制计划,从而增加计划板坯提取时的倒垛次数;(2)由于物流设备调度不合理,吊机执行物流指令顺序不合理,造成吊机运行路径长、空载距离大,造成物流设备利用率低。因此,本文针对板坯库中的热轧计划实施优化和板坯库吊机调度问题进行研究,通过数学建模和使用智能优化算法对编制好的热轧预计划和吊机执行生产任务的操作过程进行优化,并开发决策支持系统。本文主要围绕以下叁个方面进行研究:(1)针对热轧生产计划实施优化问题进行研究,考虑在满足热轧计划编制规范和板坯库板坯堆放规则的前提下,对编制好的热轧预计划进行优化,决策选择哪些板坯替换预计划内板坯使得热轧计划实施过程中的倒垛量和生产过渡费用最小。针对此问题建立了混合整数规划模型,用CPLEX优化软件对模型进行求解,验证模型的正确性和有效性。对大规模问题,针对基本差分进化算法,交叉变异参数固定的局限性,根据问题特点设计了基于正态分布的交叉变异参数自适应的改进差分进化算法进行求解,对某钢铁企业板坯库实际物流过程进行应用测试,提出的改进差分进化算法比企业现用软件得到的效果提高35.667%。结果表明提出的改进差分进化算法能有效的降低板坯库热轧计划实施时产生的倒垛量。(2)针对吊机调度问题进行研究,考虑库区吊机实际运作情况以及吊机的提取能力,对已经下发的吊机指令进行优化,决策指令的执行顺序以及合并执行的指令,使得吊机完成指令执行时间最小。针对此问题建立了整数规划模型,用CPLEX优化软件对模型进行小规模求解,验证模型的正确性与有效性。对大规模问题,针对基本差分进化算法,交叉变异参数固定的局限性,根据问题特点设计了基于柯西分布的交叉变异参数自适应的改进差分进化算法进行求解,对某钢铁企业板坯库实际物流过程进行应用测试,提出的改进差分进化算法比企业现用软件得到的效果提高44.63%。结果表明提出的改进差分进化算法能有效的降低吊机完成指令执行时间。(3)基于上述两个问题,以建立的模型和提出的优化算法为核心,设计并开发了热轧计划实施及吊机调度优化决策支持系统。该系统包括热轧计划实施优化和吊机调度优化这两大功能模块,具有自动优化、手动调整、结果评价等功能,实现了对热轧预计划和吊机指令的自动优化,达到提高板坯库物流设备利用率的效果。(本文来源于《东北大学》期刊2015-06-01）
谭貌,段斌,苏永新,何峰[3]（2014）在《分时电价下面向经济负荷调度的热轧批量计划两阶段优化》一文中研究指出针对智能电网需求响应为高耗能电力用户节约用电成本及参与电网调峰提供的新契机,在需求响应分时电价实现形式下,考虑最小化生产用电成本,建立热轧批量计划问题数学模型,提出一种面向经济负荷调度的热轧批量计划两阶段优化方法:第1阶段通过热轧批量计划编制确定轧制单元及生产负荷,第2阶段在此基础上根据电价实施分时电价下的负荷转移重调度,优化轧制单元生产加工次序,并合理安排生产时间进行避峰生产,基于遗传算法实现两阶段优化求解。研究结果表明:所提出方法可在保证生产前提下降低热轧生产用电成本,并通过响应电价促进电网调峰。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2014年10期）
胡邦国[4]（2013）在《加热炉—热轧区间生产计划与调度方法研究》一文中研究指出本文综述了钢铁企业加热炉-热轧区间生产的特点以及生产计划与调度的研究现状,在此基础上，依托国家自然科学基金项目(No.71172219)和安徽省教育厅人文社科基地项目(No.SK2012B578)的支持，根据我国钢铁企业实际生产情况，以国内某钢铁企业的加热炉-热轧区间生产线为研究对象，围绕“提高热轧机生产率、降低加热炉能耗”这个核心目标，分别在生产计划和生产调度两个层次上，重点研究了叁个具体的钢铁企业加热炉-热轧区间生产计划与调度优化问题：热轧批次生产计划、加热炉-热轧区间生产调度和加热炉-热轧区间重调度。本文主要研究内容如下：(1)热轧批次生产计划问题。分析了轧制计划编制问题，以极小化各轧制计划内批次间温度跳跃和规格变化引起的惩罚费用为目标，建立了考虑加热温度曲线的热轧批次计划VRP模型。针对该模型，本文将粒子群算法和鱼群算法相结合，提出了一种鱼群寻觅粒子群算法，首先利用粒子群算法产生初始种群并通过其迭代公式进行进化，再将计算出适应度值切换到鱼群算法中进行觅食、聚群、追尾和随机操作，将保留下的精英种群进行比较计算，最后得出优化结果。(2)加热炉-热轧区间生产调度问题。为了保证热轧批次计划的顺利执行，本文以实现钢铁企业的生产连续性、降低成本等优化目标，在考虑加热炉、热轧机生产工艺要求、订单交货期以及产能的基础上，建立了加热炉-热轧区间生产调度模型。为了解决多目标优化问题，本文引入了非支配排序遗传算法采用的Pareto排序策略思想，主要对非支配排序遗传算法进行了两个方面的改进。第一方面是个体编码问题，染色体采用两段、多层实数编码形式。即第一层的第一段实数表示加热炉的编号，第一层的第二段实数表示热轧机的编号；第二层的第一段实数表示坯料的开始加热时间，第二层的第二段实数表示坯料的开始轧制时间。另一方面是变异操作问题，根据变异概率分别从第一层的第一段实数和和第一层的第二段实数中随机选择两对变异个体，分别将两对个体的位置进行两两互换。然后根据变异概率分别从第二层的两段实数选择变异个体，每个体的变异结果服从一定区间上的均匀分布，保证变异后的开始加工时间符合实际情况。(3)加热炉-热轧区间重调度问题。当生产调度计划仍然不能满足实际生产时，必须在原有的生产调度方案进行重调度。为了解决作业冲突问题，本文以最小化加热炉故障惩罚费用、热轧机故障惩罚费用和加工设备间等待时间惩罚费用总和为目标，建立了加热炉-热轧区间重调度数学模型。为了使仿真结果更加贴近生产实践，本文针对该模型设计出了基于仿真的非支配排序遗传优化算法。即上层采用优化器对问题进行求解，下层采用仿真器对优化解进行评价，并将评价结果反馈给优化器指导优化。为了减少随机因素的影响，可对染色体进行多次独立仿真，取其平均值返回给优化器。当加热炉或热轧机出现故障时，利用局部重调度重排策略，实现了加热炉-热轧区间的重调度。(4)为了使本文所提的模型和算法得到推广和应用，可以将它们集成到调度系统中。为便于程序开发人员的理解，本文使用统一建模语言建立了加热炉-热轧区间系统的用例模型、静态模型和动态模型。模型的建立为钢铁企业MES的开发提供了一定价值的指导，从而提高钢铁企业的生产管理水平。本文所建立的生产计划与调度数学模型和相应的算法都经过实际生产数据进行了验证，实验表明，所提出的模型和方法都具有良好的适用性和可行性。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2013-12-28）
花季伟,李晓婷[5]（2013）在《基于遗传算法的MES热轧型钢生产计划调度系统的研究》一文中研究指出针对热轧型钢企业生产计划调度的约束复杂、易延误交货期、寻求最优解困难等问题,提出生产计划调度系统的结构功能设计方案,选用改进的批决策批调度策略建立计划调度模型,并利用遗传算法求解生产调度计划。以某热轧型钢企业设计实现的制造执行系统为依托,研究生产计划调度系统的执行情况,通过不同的订单数据以及不同的计划编制方法进行模拟计算和结果比较,验证了该改进型批决策与批调度模型的解可降低设备调度、节省生产时间、减少交货延误,以此来指导热轧型钢的生产可切实提高企业生产效率。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2013年10期）
李晓婷[6]（2013）在《基于MES的热轧型钢生产计划与调度系统的研究与开发》一文中研究指出随着国家经济的高速发展，城乡高层、道路桥梁、船舶机械等大型工程项目的建设都离不开轻便坚固的型钢，型钢的市场需求越来越大。型钢的规格复杂、品种繁多，特别是力学性能更优、承载能力更大的热轧型钢，相较于板材、管材、线材，其轧制工艺复杂，生产约束条件众多且彼此相互关联，生产计划与调度方案难以寻求最优解，经常出现订单交货期延误等问题。合理的生产计划与高效的生产调度，为企业的长期生产经营战略的实施，以及资源产能被充分利用奠定了基石。本文以唐山某钢铁公司热轧型钢生产线制造执行系统(MES)的开发研究为背景，结合热轧型钢的生产特点和MES信息集成的优势，设计实现了热轧型钢生产计划与调度系统。在研究了热轧型钢生产计划与调度问题的基础上，本文针对热轧型钢生产的约束繁多、非生产时间耗费量大等特性，为了克服热轧型钢生产计划与调度的最优解难寻求、交货期易延误等问题，在分析了目前冶金行业热轧板材、线材等建模策略后，依据热轧型钢的实际生产特点引入了柔性订单的拆分属性，并选用批决策与批调度策略建立数学模型。为了求解这种基于订单拆分的热轧型钢生产计划与调度模型，本文对常用于解决冶金行业生产计划与调度问题的模拟退火混合遗传算法进行了改进，提出了一种基于基因拆分的混合遗传算法。在本文设计实现的热轧型钢生产计划与调度系统中，通过不同的订单数据以及不同的计划编制方法进行模拟计算和结果比较，验证了该改进型混合遗传算法求得的解可降低设备调度、节省生产时间、减少交货延误，以此来指导热轧型钢的生产可切实提高企业生产效率。(本文来源于《河北工业大学》期刊2013-02-01）
孙鹤旭,李晓婷,花季伟,雷兆明[7]（2013）在《基于改进型遗传算法的热轧生产计划调度系统》一文中研究指出针对热轧型钢生产计划编制的约束条件复杂、易延误交货期、不易寻求最优解等问题,采用面向可拆分订单的批策略思想建立了新的生产计划模型,并针对新模型改进了遗传算法,提出了拆分染色体遗传算法。结合某钢铁企业实例,在建立基于批决策与批调度热轧数学模型、列举实际生产约束条件之后,阐明了此种新算法的应用过程,并且通过不同的订单数据进行模拟计算和结果比较,证明了该模型及算法得出的生产计划可节省生产时间、降低设备调度、减少交货延误,以此来指导热轧型钢的生产,可切实提高企业利润率。(本文来源于《自动化与仪表》期刊2013年01期）
芦永明,徐安军,贺东风,田乃媛[8]（2011）在《炼钢-连铸-热轧一体化生产计划与调度综述》一文中研究指出描述了炼钢-连铸-热轧一体化生产计划与调度,指出炼钢-连铸-热轧一体化生产计划与调度的核心。在归纳当前炼钢-连铸-热轧一体化生产计划与调度研究方法的基础上分别介绍了合同计划、作业批量计划、静态调度以及动态调度的研究进展。最后提出基于综合集成的研究方法、一体化生产下炼钢-连铸-热轧动态调度、分层次综合考虑和整体优化以及一体化生产计划与调度系统的工程应用将是这一领域的主要发展方向。(本文来源于《全国冶金自动化信息网2011年年会论文集》期刊2011-05-01）
容芷君,应保胜[9]（2005）在《热轧生产计划调度管理信息系统的研究》一文中研究指出针对钢铁企业信息系统的体系结构和应用发展进行了研究,对热轧生产计划调度管理信息系统展开了分析与开发,提出了热轧生产计划调度管理信息系统的发展叁个阶段,并就其关键功能模块进行了介绍。(本文来源于《冶金企业MES和ERP技术实践论文集》期刊2005-06-01）
热轧计划调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在钢铁企业生产过程中,板坯库为热轧工序提供原料,将需要进行轧制的板坯放到上料辊道上进行轧制。目前,板坯库物流设备有效利用率低,直接影响板坯库物流运作效率,从而影响热轧产线生产节奏。物流设备利用率低主要有两方面原因:(1)由于轧制计划编制时忽略了板坯在库位中的存放空间位置,导致处于不利位置的板坯选入轧制计划,从而增加计划板坯提取时的倒垛次数;(2)由于物流设备调度不合理,吊机执行物流指令顺序不合理,造成吊机运行路径长、空载距离大,造成物流设备利用率低。因此,本文针对板坯库中的热轧计划实施优化和板坯库吊机调度问题进行研究,通过数学建模和使用智能优化算法对编制好的热轧预计划和吊机执行生产任务的操作过程进行优化,并开发决策支持系统。本文主要围绕以下叁个方面进行研究:(1)针对热轧生产计划实施优化问题进行研究,考虑在满足热轧计划编制规范和板坯库板坯堆放规则的前提下,对编制好的热轧预计划进行优化,决策选择哪些板坯替换预计划内板坯使得热轧计划实施过程中的倒垛量和生产过渡费用最小。针对此问题建立了混合整数规划模型,用CPLEX优化软件对模型进行求解,验证模型的正确性和有效性。对大规模问题,针对基本差分进化算法,交叉变异参数固定的局限性,根据问题特点设计了基于正态分布的交叉变异参数自适应的改进差分进化算法进行求解,对某钢铁企业板坯库实际物流过程进行应用测试,提出的改进差分进化算法比企业现用软件得到的效果提高35.667%。结果表明提出的改进差分进化算法能有效的降低板坯库热轧计划实施时产生的倒垛量。(2)针对吊机调度问题进行研究,考虑库区吊机实际运作情况以及吊机的提取能力,对已经下发的吊机指令进行优化,决策指令的执行顺序以及合并执行的指令,使得吊机完成指令执行时间最小。针对此问题建立了整数规划模型,用CPLEX优化软件对模型进行小规模求解,验证模型的正确性与有效性。对大规模问题,针对基本差分进化算法,交叉变异参数固定的局限性,根据问题特点设计了基于柯西分布的交叉变异参数自适应的改进差分进化算法进行求解,对某钢铁企业板坯库实际物流过程进行应用测试,提出的改进差分进化算法比企业现用软件得到的效果提高44.63%。结果表明提出的改进差分进化算法能有效的降低吊机完成指令执行时间。(3)基于上述两个问题,以建立的模型和提出的优化算法为核心,设计并开发了热轧计划实施及吊机调度优化决策支持系统。该系统包括热轧计划实施优化和吊机调度优化这两大功能模块,具有自动优化、手动调整、结果评价等功能,实现了对热轧预计划和吊机指令的自动优化,达到提高板坯库物流设备利用率的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
热轧计划调度论文参考文献
[1].王雷,赵秋红,许绍云.考虑柔性检修计划的圆钢热轧批量调度[J].北京航空航天大学学报.2016
[2].张海岩.热轧计划实施优化及吊机调度问题研究[D].东北大学.2015
[3].谭貌,段斌,苏永新,何峰.分时电价下面向经济负荷调度的热轧批量计划两阶段优化[J].中南大学学报(自然科学版).2014
[4].胡邦国.加热炉—热轧区间生产计划与调度方法研究[D].安徽工业大学.2013
[5].花季伟,李晓婷.基于遗传算法的MES热轧型钢生产计划调度系统的研究[J].计算机应用与软件.2013
[6].李晓婷.基于MES的热轧型钢生产计划与调度系统的研究与开发[D].河北工业大学.2013
[7].孙鹤旭,李晓婷,花季伟,雷兆明.基于改进型遗传算法的热轧生产计划调度系统[J].自动化与仪表.2013
[8].芦永明,徐安军,贺东风,田乃媛.炼钢-连铸-热轧一体化生产计划与调度综述[C].全国冶金自动化信息网2011年年会论文集.2011
[9].容芷君,应保胜.热轧生产计划调度管理信息系统的研究[C].冶金企业MES和ERP技术实践论文集.2005
标签：热轧批量调度; 柔性检修计划; 多目标优化; 粒子群算法(PSO);