基于混合GA的并行机能源调配与生产调度协同优化研究

基于混合GA的并行机能源调配与生产调度协同优化研究摘要并行机调度（ParallelMachineScheduling，PMS）是一类针对并行设备的典型调度优化问题，在制造业生产过程中广泛应用。目前对并行设备调度问题的研究主要集中在对生产性能指标的优化，而考虑能源因素的并行设备调度研究和应用相对较少。在制造业追求可持续发展和节能减排的形势下，考虑能源调配的并行设备生产调度优化问题越来越受到重视，尤其针对制造业中的高耗能并行设备，例如钢铁行业中的加热炉等，显得尤为突出。本文以钢铁企业和轧辊制造企业中并行加热设备为对象，将能源因素引入该对象的调度问题研究中，以能源优化管理与生产优化管理相结合为基本出发点，重点针对其能源调配与生产调度协同优化的关键问题展开研究。本文的主要研究内容如下：1，针对钢铁企业热轧过程中加热炉的生产计划与调度过程进行了研究。通过分析轧钢加热炉生产工艺流程的特点以及实际生产中生产管理方法存在的问题，建立了冷热板坯混装模式下的加热炉住炉（板坯加热到额定温度后等待出炉的过程称为住炉）能耗和轧机等待能耗协同优化数学模型。针对模型的特点，利用混合遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)嵌入局部搜索算法来求解模型。基于不同规模数据的仿真实验表明，本文所提出的方法适用于实际生产，效果明显优于目前现场使用的启发式调度方案。2，针对轧辊热处理过程中高温炉加热阶段轧辊的组批以及批次调度问题进行了研究，根据其生产特点建立优化调度数学模型，优化目标为最小化最大完工时间，加入总能耗约束，针对不同规模的数据进行计算测试，利用混合GA求解得到能耗约束下能优化到的最小最大完工时间。实验结果证明了算法的可行性和有效性，可以为企业决策和合理安排生产提供依据。3，上述两部分工作分别以能耗和最大完工时间为优化目标，本部分内容作为上述两部分内容的延续和补充，即将轧钢加热炉的优化调度以最大完工时间为目标，将针对轧辊高温炉的优化调度以能耗为目标分别进行研究，从而验证本文方法的通用性。以上研究结果可以为企业降低生产成本、提高效益提供有效的方法支撑以及理论支持，为企业实现高能效制造提供有效途径，同时也为企业实现节能减排战略提供帮助。关键字：并行机,调度，能源节约，协同优化，混和GAABSTRACTParallelmachineschedulingisanewclassofschedulingproblemswithstrongapplicationbackground,whichhaswidlyappliedinthemanufacturingprocess.Currentlyschedulingproblemforparallelmachineresearchfocusedonoptimizingtheproductionperformanceindicators,whiletheresearchwhichconsideringenergyproblemwasrelativelyless.Intheenvironmentofenergysavingandsustainablemanufacturing,productionschedulingoptimizationproblemsconsideringthedeploymentofenergyforparallelmachinecausesmoreandmoreattention,especiallythoseparalleldevicesinhigh-energyconsumptionmanufacturingsector,theproblemisparticularlyprominent,takemetallurgicalindustryparallelfurnaceforexample.Inthisthesis,parallelmachineofironandsteelenterprisesistokenasresearchobjectandenergyfactorisconsideredinitsschedulingproblem.Basedonthecombinationofproductionmanagementoptimizationandenergymanagementoptimization,thecollaborativeoptimizationproblemofenergydistributionandproductionschedulingofparallelmachineisresearched.Themainresearchworksummarizedasfollows:1,Parallelfurnaceplanningandschedulingprocessisresearchedwhichisthemainenergy-consumpingdevicesoftheprocessofironandsteelenterprise’shot-rollingproduction.Thefeartureoftheparallelheatingfurnaceproductionprocessaswellasthedefectoftheproductionmanagementinproductionfieldareanalyzed.Usingrelatedproductionmanagementtheoryandknowledge,thecollaborativeoptimizationlinearintegerplanningmodelisestablishedunderthesituationofhotslabandcoldslabmixedloadinginheatingfurnaces.Accordingthemodelfeature,ahybridgeneticalgorithmembedlocalsearchmethodisestablishedtosolvethisproblem.Basedonthesimulationexperimentofdifferentscaleofslabs,it’sbeenfoundthattheproposedmethodissuitablefortheactualproduction,andtheeffectismuchbetterthantheresultofnormalgeneticalgorithmandalsotheheuristicschedulingschemeusedinfieldnow.2,Grouping,batchassignmentschedulingproblemsofthermaltreatmentprocessofrollerisstudiedinthissection.Optimizationschedulingmathematicalmodelisestablishedforproblemswithdifferentfurnacepower.Theoptimizationgoalismakespanoftheheatingrollerwithenergyconsumptionconstraint.Ahybridgeneticalgorithmispresentedtootosolvethemodelwithdifferenttestcases.Experimentalresultsshowthefeasibilityandeffectivenessofthealgorithm,whichcanprovidebasisforbusinessdecisionsandrationalizeproduction.3,Abovedtwopartswereinordertooptimizeenergyconsumptionandmakespanrespectively,thethirdpartcanbeconsideredasthecontinusandsupplementofthosetwo,whichmeanoptimizingmakespanofparallelheatingfurnaceinironandsteelrollingschedulingproblemandoptimizingenergyconsumptionofparallelheatingfurnaceinrollerproductionschedulingprocess.ThetargetistoverifytheversatilityofthehybridGAalgorithminsolvingtheseproblems.Throughthesestudies,methodandtheoryforsupporthasbeenprovidedforenterprisesreducingproductioncostsandimprovingbenefits.Effectivewayhasbeenprovidedforhigh-energy-efficientproductionofenterprises.Thesestudiescanalsoprovidesomehelpfortheenterprisestoachieveenergyreductionstrategy.KeyWords:Parallelmachine,scheduling,energyconservation,collaborativeoptimization,hybridGA目录TOC\o"1-4"\h\z\u摘要 I第1章绪论 11.1课题研究背景和研究工作意义 11.1.1研究背景 11.1.2研究工作意义 31.2研究的目标与内容 41.2.1研究目标 41.2.2轧钢热轧加热炉研究内容 41.2.3轧辊企业高温炉研究内容 51.3课题研究的技术路线 51.4论文结构安排 6第2章并行机调度相关理论及其典型应用 82.1课题研究的基本理论 82.1.1生产调度与能源调配问题概述 82.1.2并行机调度问题的基本理论 102.1.3并行机调度国内外研究现状 112.2轧钢热轧过程相关问题概述 152.2.1热轧工艺流程 152.2.2热轧加热炉加热调度问题描述 182.2.3热轧加热炉调度问题的研究现状 192.3轧辊生产过程相关问题概述 192.3.1轧辊生产工艺流程 19轧辊生产总流程 19轧辊热处理过程 202.3.2轧辊热处理调度问题描述 222.3.3轧辊热处理调度问题的研究现状 232.4算法介绍 242.4.1遗传算法 242.4.2粒子群算法 262.4.3混合GA 272.5小结 28第3章以降低能耗为目标的轧钢加热炉调度优化 293.1问题提出 293.2轧钢加热炉能耗优化方法 293.2.1数学模型 293.2.2混合GA设计 31混合GA概述 31混合GA细节描述 323.3仿真实验和数据分析 363.3.1实验参数设置 363.3.2实验结果分析 373.4小结 40第4章考虑能耗约束的轧辊热处理组批调度优化 414.1问题提出 414.2考虑能耗约束的轧辊热处理调度优化方法 424.2.1数学模型 42调度问题描述 42数学模型 424.2.2混合GA设计 44混合GA概述 44轧辊组批 45混合GA细节描述 464.3仿真实验和结果分析 484.3.1实验参数设置 484.3.2实验结果分析 494.4小结 53第5章混合GA在并行机协同调度中的比较验证 545.1考虑能耗约束的轧钢加热炉调度优化 545.2以降低能耗为目标的轧辊热处理调度优化 555.2.1问题提出 555.2.2数学模型 555.2.3实验参数设置 565.2.4与标准GA结果对比分析 565.2.5与考虑能耗约束的轧辊热处理调度优化比较分析 585.3小结 59第6章总结与展望 606.1总结 606.2展望 61致谢 62参考文献 63个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 68第1章绪论1.1课题研究背景和研究工作意义1.1.1研究背景本课题来源于一类典型的钢铁企业和轧辊制造企业的实际需求，也是国家自然科学基金面上项目“基于多视图能耗模型的能源调配与生产调度协同优化(61273046)”的子任务“以生产调度为主、考虑能源约束的协同优化算法”和“以能源调配为主、考虑生产约束的协同优化算法”的重要组成部分。在能源短缺和环境污染已成为全球性问题的大背景下，节能减排的相关研究与实践将从经济、环境和社会三方面为可持续发展提供重要支撑ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Soplop</Author><Year>2009</Year><RecNum>91</RecNum><DisplayText>[1]</DisplayText><record><rec-number>91</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">91</key></foreign-keys><ref-typename="ConferenceProceedings">10</ref-type><contributors><authors><author>Soplop,Jeffrey</author><author>Wright,Jenifer</author><author>Kammer,Khris</author><author>Rivera,Rafael</author></authors></contributors><titles><title>Manufacturingexecutionsystemsforsustainability:ExtendingthescopeofMEStoachieveenergyefficiencyandsustainabilitygoals</title><secondary-title>IndustrialElectronicsandApplications,2009.ICIEA2009.4thIEEEConferenceon</secondary-title></titles><pages>3555-3559</pages><dates><year>2009</year></dates><publisher>IEEE</publisher><isbn>1424427991</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Soplop,2009#91"1]。工业能耗占据世界总能耗将近一半，并在最近的60年里翻了一番ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>EIA.</Author><Year>2009</Year><RecNum>93</RecNum><DisplayText>[2]</DisplayText><record><rec-number>93</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">93</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>EIA.</author></authors></contributors><titles><title>In:InternationalEnergyOutlook2009</title></titles><dates><year>2009</year><pub-dates><date>May2009</date></pub-dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"EIA.,2009#93"2]。制造业的能源消耗比为31%，碳排放比为36%，是当今最主要的耗能与碳排放行业之一ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Bunse</Author><Year>2011</Year><RecNum>94</RecNum><DisplayText>[3]</DisplayText><record><rec-number>94</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">94</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Bunse,Katharina</author><author>Vodicka,Matthias</author><author>Schönsleben,Paul</author><author>Brülhart,Marc</author><author>Ernst,FrankO</author></authors></contributors><titles><title>Integratingenergyefficiencyperformanceinproductionmanagement–gapanalysisbetweenindustrialneedsandscientificliterature</title><secondary-title>JournalofCleanerProduction</secondary-title></titles><periodical><full-title>JournalofCleanerProduction</full-title></periodical><pages>667-679</pages><volume>19</volume><number>6</number><dates><year>2011</year></dates><isbn>0959-6526</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Bunse,2011#94"3]。无论是高耗能制造业，如钢铁、石化等，还是非高耗能行业，如机械制造等，都面临着通过有效的节能策略、方法与技术来降低能源消耗的迫切形势ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Mukherjee</Author><Year>2008</Year><RecNum>26</RecNum><DisplayText>[4]</DisplayText><record><rec-number>26</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">26</key><keyapp="ENWeb"db-id="">0</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Mukherjee,Kankana</author></authors></contributors><titles><title>EnergyuseefficiencyinU.S.manufacturing:Anonparametricanalysis</title><secondary-title>EnergyEconomics</secondary-title></titles><periodical><full-title>EnergyEconomics</full-title></periodical><pages>76-96</pages><volume>30</volume><number>1</number><dates><year>2008</year></dates><isbn>01409883</isbn><urls></urls><electronic-resource-num>10.1016/j.eneco.2006.11.004</electronic-resource-num></record></Cite></EndNote>[\o"Mukherjee,2008#26"4]。为此，国内外专家、学者纷纷投入不懈的努力，先后有可持续制造、绿色制造、生态制造等一系列现代理念及配套方法被引入ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Rusinko</Author><Year>2007</Year><RecNum>27</RecNum><DisplayText>[5]</DisplayText><record><rec-number>27</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">27</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Rusinko,CathyA</author></authors></contributors><titles><title>Greenmanufacturing:anevaluationofenvironmentallysustainablemanufacturingpracticesandtheirimpactoncompetitiveoutcomes</title><secondary-title>EngineeringManagement,IEEETransactionson</secondary-title></titles><periodical><full-title>EngineeringManagement,IEEETransactionson</full-title></periodical><pages>445-454</pages><volume>54</volume><number>3</number><dates><year>2007</year></dates><isbn>0018-9391</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Rusinko,2007#27"5]。在一项欧盟支持的面向下一代制造IMS2020ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><RecNum>88</RecNum><DisplayText>[6]</DisplayText><record><rec-number>88</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">88</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors></contributors><titles><title></title></titles><dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o",#88"6]项目中，首次提出能效制造(EnergyEfficientManufacturing,EEM)概念，强调运用能源监控、管理技术以及调度方法来实现制造企业节能减排，以打破传统生产过程仅仅关注成本和质量的限制。FallekADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Fallek</Author><Year>2004</Year><RecNum>95</RecNum><DisplayText>[7]</DisplayText><record><rec-number>95</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">95</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>Fallek,M.</author></authors></contributors><titles><title>Energymanagementstrategiesstrengthenthebottomline</title></titles><dates><year>2004</year><pub-dates><date>2004</date></pub-dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Fallek,2004#95"7]也指出，只有充分了解制造设备运作时能源的利用情况才能更好地提高能效。目前大部分的研究都将生产调度与能源调配区分成不同领域来进行研究，而学者们对能源调配和生产调度同时进行考虑的情况多见于计算机和嵌入式系统的研究中。在计算机系统、网络和嵌入式系统中，能源管理是非常重要的问题，很多实时（处理器）调度理论都要考虑能源约束。例如，Swaminathan和ChakrabartyADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Fallek</Author><Year>2004</Year><RecNum>95</RecNum><DisplayText>[7]</DisplayText><record><rec-number>95</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">95</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>Fallek,M.</author></authors></contributors><titles><title>Energymanagementstrategiesstrengthenthebottomline</title></titles><dates><year>2004</year><pub-dates><date>2004</date></pub-dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Fallek,2004#95"8]研究了嵌入式系统实时任务能量感知调度策略，提出了在实时系统中包含周期性任务的工作负荷调度新方法。该方法可以最小化任务集整体能耗并保证满足每个周期任务的最后期限。Hussin等人ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Fallek</Author><Year>2004</Year><RecNum>95</RecNum><DisplayText>[7]</DisplayText><record><rec-number>95</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">95</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>Fallek,M.</author></authors></contributors><titles><title>Energymanagementstrategiesstrengthenthebottomline</title></titles><dates><year>2004</year><pub-dates><date>2004</date></pub-dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Fallek,2004#95"9]研究了大规模分布式系统的能源管理问题，针对分布式系统工作负荷的不确定性和多样性以及系统资源的异构性，提出了基于强化学习的自适应调度算法和自适应分组技术，用于合理调配任务的执行顺序和时间，在不同的任务优先级和处理要求下有效分配资源，使系统能耗降低。相比之下，在制造业中，将能源管理集成到生产调度中是一个更为复杂而困难的问题ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Artigues</Author><Year>2013</Year><RecNum>97</RecNum><DisplayText>[8]</DisplayText><record><rec-number>97</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">97</key><keyapp="ENWeb"db-id="">0</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Artigues,Christian</author><author>Lopez,Pierre</author><author>Haït,Alain</author></authors></contributors><titles><title>Theenergyschedulingproblem:Industrialcase-studyandconstraintpropagationtechniques</title><secondary-title>InternationalJournalofProductionEconomics</secondary-title></titles><periodical><full-title>InternationalJournalofProductionEconomics</full-title></periodical><pages>13-23</pages><volume>143</volume><number>1</number><dates><year>2013</year></dates><isbn>09255273</isbn><urls></urls><electronic-resource-num>10.1016/j.ijpe.2010.09.030</electronic-resource-num></record></Cite></EndNote>[10]，并且制造业一般能耗较大，能源利用率较低，面临的问题更为紧迫。例如在制造企业中，有一类并行机的产品加工制造环境：并行机调度环境主要研究N个订单在M台并行机器上进行加工的过程，并使得生产过程中某个目标最优。在追求效益的驱动下，企业一般会安排多台机器或者多条流水线进行并行生产，这样不但可以提高效率而且能提高产品的交付能力。并行机调度是一类十分重要的调度问题，研究对象一般为并行加工的机器或者生产流程，是企业实际生产中一类较为典型的应用，同时也是学者们研究的重点。一些学者致力于并行机的生产调度与节能相结合的研究，也取得了一定的进展。徐开亮ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>徐开亮</Author><Year>2010</Year><RecNum>87</RecNum><DisplayText>[9]</DisplayText><record><rec-number>87</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">87</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>徐开亮</author></authors></contributors><titles><title>生产任务加工时间可控条件下的生产调度问题研究[D]</title></titles><dates><year>2010</year></dates><publisher><styleface="normal"font="default"charset="134"size="100%">西安：</style><styleface="normal"font="default"size="100%">西安交通大学</style></publisher><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"徐开亮,2010#87"11]研究了并行机加工时间随资源分配不同而变化的调度问题，通过对不同加工时间情况下的节能问题进行了研究。吕志民等人ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>吕志民</Author><Year>2002</Year><RecNum>98</RecNum><DisplayText>[10]</DisplayText><record><rec-number>98</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">98</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>吕志民</author><author>徐金梧</author></authors></contributors><auth-address>北京科技大学高效轧制国家工程研究中心,北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083,北京100083</auth-address><titles><title>一种适用于热送热装生产计划优化的方法</title><secondary-title>北京科技大学学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>北京科技大学学报</full-title></periodical><pages>675-678</pages><number>06</number><keywords><keyword>热送热装</keyword><keyword>生产计划</keyword><keyword>优化方法</keyword><keyword>遗传算法</keyword></keywords><dates><year>2002</year></dates><isbn>1001-053X</isbn><call-num>11-2520/TF</call-num><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[\o"吕志民,2002#98"12]针对钢铁企业轧钢过程中的加热炉调度问题进行研究，文章提出优化提高板坯热送热装的比例，从而为轧钢加热炉的节能研究提供了新的方向。Bruzzone等人[13]针对柔性流水车间问题，以峰值功率为约束进行研究，在尽量不影响交货期的情况下使得电能利用有效规避用电高峰期，从电能利用角度来讲也是增加了电能的利用率。Min等人[14]同样针对流水车间问题进行研究,对两个不同的案例利用文章中提出的算法进行求解，得到能耗和最大完工时间的帕累托优化前沿面。Fang和LinADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Fang</Author><Year>2013</Year><RecNum>40</RecNum><DisplayText>[45,46]</DisplayText><record><rec-number>40</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">40</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Fang,Kuei-Tang</author><author>Lin,BertrandMT</author></authors></contributors><titles><title>Parallel-machineschedulingtominimizetardinesspenaltyandpowercost</title><secondary-title>Computers&IndustrialEngineering</secondary-title></titles><periodical><full-title>Computers&IndustrialEngineering</full-title></periodical><pages>224-234</pages><volume>64</volume><number>1</number><dates><year>2013</year></dates><isbn>0360-8352</isbn><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>Fang</Author><RecNum>39</RecNum><record><rec-number>39</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">39</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Fang,Kuei-Tang</author><author>Lin,BertrandMT</author></authors></contributors><titles><title>ParticleSwarmOptimizationforSchedulingtoMinimizeTardinessPenaltyandPowerCost</title></titles><dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Fang,2013#40"15,\o"Fang,#39"16]建立了典型流水车间的混合整型线性规划模型，求解目标则为综合考虑最大完工时间，峰值能耗以及相应的二氧化碳排放量。由上述可知，针对钢铁企业中的并行设备的节能降耗调度已成为一个新的研究热点，但在企业实际生产中，仍然存在着生产能力不足、生产管理以人工编排为主、设备的能源利用率低、技术落后等状况。最近几年，我国钢铁行业发展迅速，在钢产量和质量方面取得了长足进步[17]。以炼钢企业和轧辊制造企业为例，由于市场需求量大，多数企业订单多、任务紧，在应对复杂多变的市场竞争方面更加显现出企业目前的生产条件和管理模式的不足。企业资源配置不合理，人工操作占据生产管理的大部分内容，导致企业生产效率低，生产成本高。因此，为了弥补上述人工操作带来的不足，提高企业的生产效率和降低生产成本，企业亟需解决目前生产管理以及工艺流程中存在的诸多待优化问题。生产管理方面生产作业计划和进程信息主要依靠手工编排和人工抄录，由于上述两类企业的计划周期一般比较长，作业计划人员众多，容易导致费工费时，计划准确性较差、不及时，以及较低的加热炉利用率，任务交货期延长，能源负载不均衡，生产调度灵活性差等问题。炼钢企业和轧辊制造企业的加热炉是工艺流程中的高耗能和瓶颈设备，该设备的生产计划编排至关重要，关系到整个生产流程是否畅通，生产线能力能否最大程度的发挥，从而影响整个企业的生产效率。(2)工艺流程方面炼钢的主要工艺流程比较复杂，概括来讲主要包括冶炼、浇铸以及热处理等工序。而热处理过程加热炉数量少、生产能力弱、能耗大，其产能制约着整个生产的产能，是生产流程的瓶颈设备，在整个生产流程中处于十份重要的地位。以轧辊制造的热处理过程为例，其加工周期长，一个轧辊往往需要十到三十天的热处理时间。所以说，从提高整个生产流程效率的角度看，优化资源配置、提高加热炉的利用率以及产能是一个非常有效的途径。(3)能源优化管理方面虽然我国钢铁产量较大，但由于经济的快速发展，钢铁需求量较大且对钢铁品质要求更高，导致钢铁企业主要追求产量和质量而忽略对能源优化的考虑，同时对生产指标和能源利用协同优化所采取的措施更少，使得企业在生产过程中能源利用方面存在许多不合理之处。目前部分钢铁企业处于转型期，从单纯最求生产性能指标向多种指标协同进行优化转变，这样可以避免单纯优化某一个指标带来的弊端（比如其它指标变差），使得企业从追求生产性能指标向追求总效益最大化的目标平稳过度。1.1.2研究工作意义本文以钢铁企业中并行加工设备为研究对象，将能源因素引入该对象的调度问题研究中，以能源优化管理与生产优化管理相结合为基本出发点，重点针对其能源调配与生产调度协同优化的关键问题展开研究，进一步丰富现有并行机生产调度理论的同时，为钢铁企业推行高能效制造提供有效的理论支持，协助企业实现可持续发展。基于上述研究背景，在对国内某钢铁企业和轧辊生产企业加热炉（高温炉）实际调研的基础上，本课题以企业的实际需求为根本，以能源调配和生产调度同优化为目标，研究了轧钢加热炉板坯的调度，轧辊热处理过程中轧辊的组批、批次调度问题，并利用混合GA进行求解。依据上述研究成果，可以为企业合理有效地安排生产提供依据。1.2研究的目标与内容1.2.1研究目标本课题立足生产调度理论和当前制造业节能的现实需求，面向钢铁企业高耗能并行加工设备，以优化理论和信息技术为手段，对并行加工设备能源管理与生产管理集成中的能源调配与生产调度的协同优化问题展开研究。主要研究目标如下：(1)以国内某大型钢铁生产企业实际生产流程为背景，针对其轧制工序之一热轧过程中加热炉和热轧机的协同调度问题进行研究。借鉴国内外相关领域的研究成果，对以降低生产成本、降低能源消耗、实时、高效为目标的钢铁热轧过程调度优化问题进行分析。利用系统工程的理论知识，提出了针对此问题求解效果比较突出的混合GA进行优化求解，求解结果可以为钢铁生产决策层合理安排生产提供参考策略，同时对钢铁行业实现节能减排的目标提供相应的理论以及方法支持。(2)以国内某大型轧辊生产企业实际生产流程为背景，对轧辊生产工艺进行分析，针对其中的高温热处理调度过程，通过借鉴国内外相关领域的理论以及研究成果，建立了轧辊生产流程能源调配与生产调度协同优化体系，从实际生产出发对轧辊生产流程中最重要的热处理工序的调度问题进行深入研究，利用针对此问题求解效果比较突出的混合GA进行求解，利用求解结果，为轧辊冶金行业生产决策层合理安排生产提供相应的参考，并对轧辊制造企业实现节能减排的目标提供相应的理论以及方法支持。1.2.2轧钢热轧加热炉研究内容钢铁生产是一个高耗能、高资金占用的生产过程。我国钢铁企业节能工作大致经历了三个阶段ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[\o"钟武,1993#86"18-\o"杨扬,2010#83"22]：技术、结构、管理节能。钢铁热轧过程是钢铁企业的主要耗能环节ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[\o"宁树实,2006#99"23,\o"赵艳艳,2009#14"24]。本部分内容以钢铁企业热轧过程的生产调度为研究内容，通过对能源调配和生产调度问题国内外相关文献的查阅，根据大型钢铁企业的实际生产流程为背景，详细了解钢铁热轧生产过程的能源调配和生产调度体系。在此基础上，重点对其瓶颈工序设备(并行加热炉群)与后续轧制过程的协同优化进行了详细地分析与研究，结合热轧过程中加热炉种类不同、轧制顺序已经确定，轧机不能停机等待等特点，对钢铁热轧过程中能源调配与生产调度协同优化问题进行了研究。研究结果对于企业领导决策层根据实际能耗和生产指标合理安排生产具有重要的指导意义。该部分主要研究工作如下:(1)钢铁生产热轧过程能源调配与生产调度协同优化问题研究综述；(2)以热轧实际生产过程为背景，详细分析其特点，研究热轧能源调配与生产调度协同优化体系；(3)根据上述优化体系建立相应的协同优化模型，以轧制板坯的住炉能耗和热轧机等待能耗的协同优化为目标。利用混合GA对模型进行求解，对轧钢热轧并行加热过程进行全局优化，并给出相应优化策略。1.2.3轧辊企业高温炉研究内容以轧辊生产流程为基础，根据实际调研情况并查阅能源调配、生产调度以及二者协同优化问题国内外相关文献，研究了以轧辊生产为平台的轧辊生产能源调配和生产调度体系。在此基础上，详细分析研究了其瓶颈设备(并行高温炉群)的生产特点，以及轧辊实际生产过程中不同加热炉种类、不同轧辊体积、轧辊不同到达时间、轧辊批次多阶段生产的特点，针对轧辊高温热处理过程中能源调配与生产调度协同优化问题进行了研究。研究结果对于企业领导决策层根据实际能耗和生产指标合理安排生产具有重要的指导意义。该部分主要研究工作如下:(1)轧辊生产过程中能源调配与生产调度协同优化问题研究综述；(2)以轧辊实际生产过程为背景，分析其生产特点，研究轧辊生产过程能源调配与生产调度协同优化体系；(3)轧辊并行热处理过程可以归结为具有组批的并行机调度问题ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>宋继伟</Author><Year>2010</Year><RecNum>24</RecNum><DisplayText>[19]</DisplayText><record><rec-number>24</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">24</key></foreign-keys><ref-typename="Thesis">32</ref-type><contributors><authors><author>宋继伟</author></authors><tertiary-authors><author>唐加福,</author></tertiary-authors></contributors><titles><title>轧辊热处理过程中若干调度问题的启发式算法研究[D]</title></titles><keywords><keyword>轧辊热处理</keyword><keyword>辊坯组批</keyword><keyword>批次指派</keyword><keyword>并行机调度</keyword><keyword>无等待混合流水车间调度</keyword><keyword>启发式算法</keyword><keyword>遗传算法</keyword><keyword>离散粒子群优化算法</keyword></keywords><dates><year>2010</year></dates><publisher><styleface="normal"font="default"charset="134"size="100%">沈阳：</style><styleface="normal"font="default"size="100%">东北大学</style></publisher><work-type>博士</work-type><urls></urls><remote-database-provider>Cnki</remote-database-provider></record></Cite></EndNote>[\o"宋继伟,2010#24"25]，通过建立相应的能源调配与生产调度协同优化数学模型，分别以轧辊加热能耗为约束，最大完工时间为目标，和以为约束，以轧辊加热能耗为目标。根据其两阶段调度的特点，利用混合GA对模型进行求解，对轧辊高温炉加热过程进行全局优化，并给出相应优化策略。最后，将两种不同目标的求解结果进行对比，从而验证本文所提方法在求解此类问题的通用性。1.3课题研究的技术路线通过对企业实地调研，分析了钢铁企业和轧辊制造企业生产流程中工序的组成及各工序间的相互关系，结合国内外的学术研究成果，针对钢铁企业热轧过程以及轧辊生产流程的计划与调度体系，以及二者的热处理工艺中结合能源调配的相关调度优化问题进行了研究。本文采用的研究方法如图1.1所示。图1.1本文研究技术路线图1.4论文结构安排本论文的章节安排如下：第1章，对课题的研究背景及意义，主要研究内容和研究目标，所采取的技术路线进行介绍。第2章，先引入能源调配和生产调度的描述，然后对并行机调度问题的基本理论以及国内外研究现状做详细论述，接下来介绍了并行生产过程的两种典型应用——钢铁热轧和轧辊热处理加热炉，并分别详细介绍了每种典型应用的工艺流程、调度问题详细描述以及研究现状。第3章，根据钢铁企业加热炉的生产特点，协同考虑加热炉住炉和热轧机等待时的能耗，建立了冷热板坯混装模式下的加热炉调度优化模型。针对模型特点，利用混合GA进行求解，并嵌入局部搜索算法提高求解速度。在此基础上，通过相应的仿真实验得到仿真结果，对仿真结果的分析证明了算法的适应性和优越性。第4章，针对轧辊生产中高温炉设备的调度问题进行研究，考虑高温炉不同功率的情况，优化目标为最大完工时间，加入总能耗约束，分析了不同能耗约束下能优化到的最小，从而给实际生产做出指导。在求解过程中同样利用混合GA进行求解，并引入局部搜索策略，提高了算法的收敛速度。仿真实验结果表明，在不同的能耗约束下，本文提出的方法能够很好地寻找最优的，证明了本算法的可行性。将混合GA与普通GA以及两种启发式算法作对比，结果优于GA和两种启发式算法，证明了研究的有效性。第5章，对前两章的补充和验证，首先是针对以能耗约束的轧钢加热炉调度问题，说明其无法得到最优解集前沿面的原因。其次是针对第4章的研究对象轧辊热处理调度过程建立了以能耗优化为目标的数学模型，然后用混合GA求解该模型，接下来跟传统GA结果相对比，证明了算法的有效性和优越性。然后将求解结果与第4章中的结果作对比，表明两种求解结果相匹配，从而表明针对轧辊高温炉调度过程，无论以哪种指标作为优化目标，混合GA都能有进行有效地求解，从而给实际生产提供指导。第6章总结全文，并指出今后需要进一步开展的研究工作。第2章并行机调度相关理论及其典型应用本章将从生产调度与能源调配问题的概述开始，引入并行机调度问题。针对并行机调度问题，详细归纳总结了其基本理论、研究现状及在现实中的应用等方面的内容。接下来介绍并行机调度的两个典型应用轧钢加热炉和轧辊高温炉，对于每一种典型应用，分别介绍包括其工艺流程，实际问题描述与调度描述，最后介绍典型应用的研究现状。我们可以通过上面的详细论述对并行机调度问题有一个比较详尽的了解。这也是针对钢铁热轧工序、轧辊热处理相关的并行机调度问题研究的理论基础。2.1课题研究的基本理论2.1.1生产调度与能源调配问题概述在已有的研究成果中，生产调度和能源调配的研究属于不同的领域。生产调度问题生产调度问题是指：为了满足某些特定的性能指标，在特定时间内对可用资源的分配或者对生产任务的排序ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Fox</Author><Year>1990</Year><RecNum>46</RecNum><DisplayText>[20,21]</DisplayText><record><rec-number>46</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">46</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Fox,MarkS</author></authors></contributors><titles><title>Constraint-guidedscheduling—ashorthistoryofresearchatCMU</title><secondary-title>ComputersinIndustry</secondary-title></titles><periodical><full-title>ComputersinIndustry</full-title></periodical><pages>79-88</pages><volume>14</volume><number>1</number><dates><year>1990</year></dates><isbn>0166-3615</isbn><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>Rodammer</Author><Year>1988</Year><RecNum>52</RecNum><record><rec-number>52</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">52</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Rodammer,FrederickA</author><author>WhiteJr,KPreston</author></authors></contributors><titles><title>Arecentsurveyofproductionscheduling</title><secondary-title>Systems,ManandCybernetics,IEEETransactionson</secondary-title></titles><periodical><full-title>Systems,ManandCybernetics,IEEETransactionson</full-title></periodical><pages>841-851</pages><volume>18</volume><number>6</number><dates><year>1988</year></dates><isbn>0018-9472</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Fox,1990#46"26,\o"Rodammer,1988#52"27]。生产调度的一般性描述为：针对某项可以拆分的生产过程，在相应的约束条件下，合理安排该过程的资源利用、加工时间以及加工顺序，使得某种指标如产品制造/加工时间、成本、能耗等达到最优。但是由于实际生产过程往往比较复杂导致求解比较困难。所以一般为降低难度，简化实际生产过程、附加某些特定的假设条件等方法常常被利用，研究过程中也会按照不同的标准进行分类ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Tang</Author><Year>2009</Year><RecNum>61</RecNum><DisplayText>[22,23]</DisplayText><record><rec-number>61</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">61</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Tang,Lixin</author><author>Jiang,Shujun</author><author>Liu,Jiyin</author></authors></contributors><titles><title>Rollinghorizonapproachfordynamicparallelmachineschedulingproblemwithreleasetimes</title><secondary-title>Industrial&EngineeringChemistryResearch</secondary-title></titles><periodical><full-title>Industrial&EngineeringChemistryResearch</full-title></periodical><pages>381-389</pages><volume>49</volume><number>1</number><dates><year>2009</year></dates><isbn>0888-5885</isbn><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>柳毅</Author><Year>2008</Year><RecNum>76</RecNum><record><rec-number>76</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="rwszxvwthxe996e5v2qxpsxpedw50pz05s5v">76</key></foreign-keys><ref-typename="Book">6</ref-type><contributors><authors><author>柳毅</author></authors></contributors><titles><title>企业生产调度的智能优化方法</title></titles><dates><year>2008</year></dates><publisher>人民邮电出版社</publisher><isbn>7115189218</isbn><urls></urls></record></Cite></EndNote>[\o"Tang,2009#61"28,\o"柳毅,2008#76"29]。本文中将沿用以下分类：基于生产过程中不同的机器环境特性，生产过程调度问题可以划分为单机、并行机、流水车间（Flowshop）、作业车间（Jobshop）、开放式车间（Openshop）和柔性制造系统(FlexibleManufacturingSystem，FMS)等典型调度问题。不同的生产过程有不同的调度环境和调度任务，所以其调度问题又可以划分为静态调度问题和动态调度问题。其中，类似实时调度问题和重调度问题属于动态调度的范畴。基于调度类型可将生产过程调度问题划分为投料控制、工件调度、批加工设备调度和设备维护调度等。其中投料控制可根据投料策略分为静态（事先设定速率）和动态（如启发式方法）两类；工件调度包括加工排程(Scheduling)、工件分派(Dispatching)和工件排序(Sequencing)；批加工调度的主要问题是确定可以开始加工的最小批量；而设备维护调度主要是为了寻求计划与非计划停机时间的折中。由于实际的生产过程一般比较复杂，涉及不同的状况，所以将生产过程进行归类时很难明确地归结为上述生产过程调度问题分类中的某一类，多数情况下一个生产过程具备多类调度问题的特性。从单一角度以及单一分类标准的分类往往不准确。况且，一直以来生产调度管理被视为一类约束满足问题（CPSs,ConstraintSatisfactionProblems）[30]，以致力于解决时间或资源约束下的可行调度方案为主导任务，但对一些与现实需要密切相关的问题，如能源消耗、环境约束等的研究却鲜见于现有文献。能源调配问题考虑能源调配的生产过程调度的研