钢坯加热炉区调度模型与节能算法研究

"这篇论文是关于钢坯热轧加热炉区生产调度的模型与算法研究，发表于2012年北京科技大学学报，作者包括杨业建、姜泽毅和张欣欣。该研究针对钢坯热轧加热炉区的调度难题，建立了一个双目标优化模型，旨在最小化生产能耗并最大化加热质量。通过将问题转化为布尔可满足性问题，论文提出了一种采用二进制编码的遗传禁忌搜索算法进行求解。实际生产数据的模拟结果显示，所提出的模型和算法能有效满足现场调度需求，缩短生产时间，提高钢坯入炉温度和加热质量，对比传统人工调度，具有显著的节能和增产效果。关键词涉及加热炉、生产调度、数学模型、遗传算法和禁忌搜索。" 在钢铁制造过程中，钢坯热轧加热炉区的生产调度是一个关键环节，因为它直接影响到能源消耗和产品质量。这篇论文指出，这个问题在组合优化领域被归类为NP-complete问题，意味着它在计算复杂度上是相当高的。为了应对这一挑战，研究人员构建了一个包含两个主要目标的数学模型：一是降低生产能耗，二是提升加热质量。这种双目标优化模型考虑了加热炉区的实际生产特性。 他们将这个模型转换成了布尔可满足性问题，这是一种已知的复杂计算问题，通常用逻辑运算符表示的一组条件，需要找到一组变量赋值使得所有条件都得到满足。为了解决这个问题，论文提出了一个基于二进制编码的遗传禁忌搜索算法。遗传算法是一种模仿生物进化过程的优化技术，而禁忌搜索则是为了避免在搜索过程中陷入局部最优解的一种策略。结合这两种方法，可以更有效地在大量可能的解决方案中找到近似全局最优解。 通过使用实际生产数据进行模拟优化，论文验证了所提出的模型和算法的有效性。结果显示，该方法能够显著减少生产时间，提高钢坯进入加热炉时的温度，以及改善加热质量。相较于传统的人工调度方法，这种方法在节能和提高产量方面表现更优。这对于钢铁制造业来说，不仅有助于节约能源，减少生产成本，还能提升生产效率，确保产品质量，对企业的经济效益和环保目标都有积极的影响。