基于分布式鲁棒机会约束模型的炼钢连铸调度方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113075886A(43)申请公布日2021.07.06(21)申请号202110351998.X(22)申请日2021.03.31(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区清华园(72)发明人宋士吉牛晟盛陈雅莉(74)专利代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201代理人欧阳高凤(51)Int.Cl.G05B13/04(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图3页(54)发明名称基于分布式鲁棒机会约束模型的炼钢连铸调度方法及装置(57)摘要本发明公开了一种基于分布式鲁棒机会约束模型的炼钢连铸调度方法及装置，方法包括：根据炼钢连铸调度中的参数和目标函数及约束条件建立分布式鲁棒机会约束模型；通过对偶逼近法或线性规划逼近法对分布式鲁棒机会模型进行求解，得到各浇次在各连铸机上的开始加工时间及各炉次在除连铸机外各机器上的开始加工时间；将分布式鲁棒机会模型的求解结果作为评价标准，通过禁忌搜索算法确定炼钢连铸调度中的炉次顺序和分配方案。该方法将炼钢连铸过程中的加工时间视为随机变量，通过多面体支撑集和精确矩信息进行描述，比以往研究模型更加符合实际生产情况，得到的调度方案能更好地应用于实际生产中。CN113075886ACN113075886A权利要求书1/4页1.一种基于分布式鲁棒机会约束模型的炼钢连铸调度方法，其特征在于，包括以下步骤：根据炼钢连铸调度中的参数和目标函数及约束条件建立分布式鲁棒机会约束模型；通过对偶逼近法或线性规划逼近法对所述分布式鲁棒机会模型进行求解，得到各浇次在各连铸机上的开始加工时间及各炉次在除连铸机外各机器上的开始加工时间；将所述分布式鲁棒机会模型的求解结果作为评价标准，通过禁忌搜索算法确定炼钢连铸调度中的炉次顺序和分配方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1进一步包括：S11，确定不确定的加工时间为随机向量的支撑集；S12，确定所述分布式鲁棒机会约束模型的参数以及决策变量：所述分布式鲁棒机会约束模型的参数包括：N表示所有炉次的集合，K表示所有浇次的集合，Mi表示加工炉次i的机器集合且包括连铸机，C表示连铸机集合，Ck表示加工浇次k的连铸机，Фk表示浇次k对应的炉次集合，表示紧接着炉次i在机器j上加工的后一炉次，tj1,j2表示从机器j1至j2的运输时间，表示紧接着机器j加工炉次i的后一机器，表示机器j紧接着加工炉次i的前一机器，oij表示炉次i在机器j上加工浇次内的次序，pij表示炉次i在机器j上的加工时间，st表示两个浇次之间的启动时间，csk表示紧接着浇次k在同一连铸机上的后一浇次；决策变量包括：sxk表示浇次k的第一个炉次的开始加工时间，xij表示炉次i在除连铸机外机器j上的开始加工时间；S13，确定所述分布式鲁棒机会约束模型的目标函数为：S14，确定所述分布式鲁棒机会约束模型的约束条件表示在连铸机上，当一个炉次完成加工时，紧接着进行加工的炉次应已达到连铸机准备处理；表示每个浇次的开始时间至少大于等于浇次的启动时间；表示在同一连铸机上紧接着的两个浇次，后一浇次的开始加工时间应该大于等于前一浇次的完成加工时间加上启动时间；2CN113075886A权利要求书2/4页表示任一浇次的开始加工时间至少大于等于浇次内的第一个炉次在前一阶段的完成加工时间加上运输时间；表示除连铸机外，同一机器上紧接着加工的两个炉次，只有前一炉次完成加工后，才能加工后一个炉次；表示对于任一炉次连续的两个加工过程，只有完成前一加工过程并将炉次运送到下一机器，才能开始下一加工过程。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对偶逼近法或线性规划逼近法对所述分布式鲁棒机会模型进行求解，包括：通过对偶逼近法对所述分布式鲁棒机会模型进行转化，将所述分布式鲁棒机会模型转化为半正定规划问题；或通过所述线性规划逼近法对所述分布式鲁棒机会模型进行加速求解，将分布式鲁棒机会约束问题转化为线性规划问题。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述禁忌搜索算法包括：S31，初始化禁忌列表、当前解和最优解；S32，根据当前解的邻域生成候选列表；S33，选择所述候选列表中的最优解；S34，将对分布式鲁棒机会模型求解得到的目标函数值作为评价指标，判断当前解是否优于最优解，若是，则将所述最优解更新为所述候选列表中的最优解，执行S35；若不是，则判断当前解是否在所述禁忌列表内，若不是，则在所述候选列表中删除所述候选列表中的最优解，执行S33，若是，执行S35；S35，将更新后的最优解作为当前解，更新禁忌列表；S36，判断是否满足终止准则，若不是，则执行S32，若是，则根据当前解确定炼钢连铸调度中的炉次顺序和分配方案。5.一种基于分布式鲁棒机会