煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題綜合優(yōu)化研究

王 彬，王 闖，王 寶，劉 青，謝飛鳴，盧新春,

(1.北京科技大學(xué)鋼鐵冶金新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京，100083；2. 北京科技大學(xué)冶金與生態(tài)工程學(xué)院，北京，100083；3.方大特鋼科技股份有限公司，江西 南昌，330012)

近年來，我國鋼鐵工業(yè)在新鋼種研發(fā)、鋼材質(zhì)量方面取得了令人矚目的成績，高性能汽車用鋼、管線用鋼、模具鋼、不銹鋼等特殊鋼供給已基本立足國內(nèi)，有力地支撐了中國裝備制造業(yè)的快速發(fā)展[1]。鋼鐵制造業(yè)由于生產(chǎn)過程工序復(fù)雜、生產(chǎn)鋼種多樣，使得其與其他制造業(yè)相比，供需之間銜接更為緊湊，生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題更為復(fù)雜。鋼鐵生產(chǎn)是將物質(zhì)狀態(tài)轉(zhuǎn)變、物質(zhì)性質(zhì)控制、多維物質(zhì)流管制融合在一起的復(fù)雜制造過程，對于鋼鐵生產(chǎn)過程實(shí)施系統(tǒng)控制的難度極大[2]。為此，本文對特殊鋼廠的煉鋼-連鑄生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題進(jìn)行分析，并對其研究發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

1 生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題

1.1 生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題的定義

生產(chǎn)計(jì)劃是以市場需求預(yù)測或客戶實(shí)際訂單為基礎(chǔ)、以企業(yè)設(shè)備和資源為依據(jù)，制定出包括產(chǎn)品品種、規(guī)格、產(chǎn)量和執(zhí)行期限在內(nèi)的生產(chǎn)規(guī)劃和決策。

生產(chǎn)調(diào)度是指根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃要求，在滿足生產(chǎn)約束條件的前提下，通過合理安排作業(yè)任務(wù)、工藝路線以及其他資源，實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)性能的優(yōu)化。生產(chǎn)調(diào)度包括兩方面的內(nèi)容：①安排具體工序的具體設(shè)備接受某些合同計(jì)劃中的生產(chǎn)任務(wù)，發(fā)布執(zhí)行生產(chǎn)任務(wù)的初始指令，稱為靜態(tài)調(diào)度；②由于生產(chǎn)任務(wù)執(zhí)行的提前完成或滯后拖延，使得原始調(diào)度必須根據(jù)變化及異常作出修改、更新、協(xié)調(diào)控制，稱為動(dòng)態(tài)調(diào)度、重調(diào)度或再調(diào)度。

1.2 生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題的特點(diǎn)

鋼鐵企業(yè)計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)廣泛采用簡化的Purdue體系結(jié)構(gòu)，包括企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)、制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)、過程控制系統(tǒng)(PCS)三層[3]，通過計(jì)算機(jī)軟硬件，綜合運(yùn)用現(xiàn)代管理技術(shù)、制造技術(shù)、信息技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)和系統(tǒng)工程技術(shù)等，將企業(yè)生產(chǎn)過程中有關(guān)的人、技術(shù)、經(jīng)營管理三要素及其信息流與物流有機(jī)集成并優(yōu)化運(yùn)行的大系統(tǒng)。煉鋼廠生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)是鋼鐵企業(yè)CIMS中的關(guān)鍵部分，通過MES實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)計(jì)劃的實(shí)時(shí)性、在線性和自適應(yīng)性等有序控制。同時(shí)，通過與集團(tuán)公司產(chǎn)銷資訊系統(tǒng)的集成運(yùn)行，獲取客戶訂單中的冶金規(guī)范、工藝路線等參數(shù)，實(shí)現(xiàn)按客戶訂單個(gè)性化服務(wù)和多品種、小批量生產(chǎn)[4]。然而，由于鋼鐵生產(chǎn)是將物質(zhì)狀態(tài)轉(zhuǎn)變、物質(zhì)性質(zhì)控制、物質(zhì)流管制融合在一起的復(fù)雜制造過程，這對于鋼鐵生產(chǎn)過程實(shí)施系統(tǒng)控制的難度極大[5-6]。

煉鋼-連鑄生產(chǎn)過程是一種具有間歇與準(zhǔn)連續(xù)特性的復(fù)雜生產(chǎn)過程。生產(chǎn)計(jì)劃與生產(chǎn)調(diào)度問題雖然面向的過程、階段不同，但是為了保證其研究的完整性和系統(tǒng)性，通常將生產(chǎn)計(jì)劃與生產(chǎn)調(diào)度當(dāng)作整體進(jìn)行研究。煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題具有如下特點(diǎn)：

(1)隨機(jī)性與不確定性。在實(shí)際的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度過程中存在很多隨機(jī)的和不確定的因素，如作業(yè)加工時(shí)間具有隨機(jī)性、作業(yè)到達(dá)時(shí)間具有不確定性，而且生產(chǎn)過程中常出現(xiàn)一些偶發(fā)故障擾動(dòng)，如作業(yè)交貨期臨時(shí)更改、設(shè)備突然損壞、產(chǎn)品質(zhì)量改判問題等。

(2)復(fù)雜性與多目標(biāo)性。煉鋼-連鑄生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度過程既要考慮鋼水成分達(dá)標(biāo)、溫度控制精準(zhǔn)和時(shí)間節(jié)奏合理等首要目標(biāo)，又要實(shí)現(xiàn)充分利用資源、有效降低成本、按時(shí)按量交貨等重要目標(biāo)。在這些目標(biāo)的影響下，不同加工路線、不同生產(chǎn)模式加大了研究的復(fù)雜性。

結(jié)合以上特點(diǎn)，要求煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)應(yīng)該具有如下特性：

(1)有序性與多約束性。面對復(fù)雜的煉鋼-連鑄生產(chǎn)過程，系統(tǒng)需要保證生產(chǎn)運(yùn)行的有序和穩(wěn)定，最大程度地減少設(shè)備沖突，同時(shí)，制定多種約束規(guī)則，保證每一爐次的等待時(shí)間應(yīng)少于工藝限定的時(shí)間、連鑄機(jī)盡量不斷澆等。

(2)動(dòng)態(tài)性與可調(diào)控性。煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)需要對生產(chǎn)過程中動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境有快速的響應(yīng)，對生產(chǎn)異常進(jìn)行及時(shí)處理，同時(shí)對后續(xù)生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃進(jìn)行合理調(diào)整，從而保證生產(chǎn)動(dòng)態(tài)、協(xié)同順行。

在理論研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際，進(jìn)行大量模擬仿真實(shí)驗(yàn)以及生產(chǎn)實(shí)踐，在生產(chǎn)運(yùn)行與控制水平較高的鋼鐵企業(yè)，一些生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)取得了較好的運(yùn)行效果[7-8]。

2 研究現(xiàn)狀

2.1 國外研究現(xiàn)狀

國外對煉鋼廠的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題研究較早。1967年，Conway等[9]對生產(chǎn)調(diào)度的概念、方法和實(shí)驗(yàn)案例等進(jìn)行了理論化、系統(tǒng)化的闡述，從而為該研究奠定了基本的理論基礎(chǔ)。隨后，Graves[10]針對多階段流水車間和多階段加工車間的調(diào)度問題提出基于最小等待時(shí)間的研究方法。針對Job Shop問題，F(xiàn)ox等[11]使用面向約束的推理方法，結(jié)合物理限制約束來維護(hù)調(diào)度的一致性。1989年，Vasko等[12]研究了Bethlehem公司的訂單分配問題，并提出一種OPTSOL算法。1991年，Numao等[13]研究了新日鐵的日調(diào)度問題，提出一種協(xié)同調(diào)度的方法。Diaz等[14]研究了西班牙ENSIDESA的動(dòng)態(tài)調(diào)度問題，通過提供給過程控制計(jì)算機(jī)連續(xù)完整的生產(chǎn)信息，避免調(diào)度中斷。1992年，Mohanty等[15]將鋼鐵制造系統(tǒng)中生產(chǎn)計(jì)劃問題分為資源分配、生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度三個(gè)階段。2002年，Wiers等[16]研究了鋼廠ERP與APS的信息化集成，完善了鋼廠的計(jì)劃與調(diào)度功能。2003年，Cowling等[17]為解決鋼廠動(dòng)態(tài)調(diào)度問題，建立了多智能體框架。2006年，Bellabdaoui等[18]建立了一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃模型解決連鑄計(jì)劃問題，并通過實(shí)例證明了模型能夠減少生產(chǎn)過程時(shí)間。Vikas Kumar等[19]運(yùn)用組合競標(biāo)的方法來解決煉鋼調(diào)度問題，將生產(chǎn)任務(wù)運(yùn)用線性整數(shù)規(guī)劃制定出“價(jià)格”，由對應(yīng)工序的裝置進(jìn)行“競標(biāo)”，該調(diào)度方法在某鋼廠的實(shí)際應(yīng)用結(jié)果(見圖1)表明，等待時(shí)間明顯降低。

1—處理時(shí)間最短規(guī)則；2—處理時(shí)間最長規(guī)則；3—先到先處理規(guī)則；4—當(dāng)量運(yùn)行時(shí)間最小規(guī)則；5—運(yùn)行時(shí)間與總時(shí)間乘積最小規(guī)則；6—當(dāng)量運(yùn)行時(shí)間最大規(guī)則；7—運(yùn)行時(shí)間與總時(shí)間乘積最大規(guī)則；8—組合競標(biāo)規(guī)則

Fig.1Waitingtimefortheproductionwithdifferentsche-dulingrules

綜上所述，國外對煉鋼廠的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題的研究方法可分3種：數(shù)學(xué)模型法、專家系統(tǒng)法和人機(jī)交互法。隨著信息技術(shù)與智能應(yīng)用的不斷發(fā)展，煉鋼-連鑄的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度研究向著精細(xì)化與一體化的方向演進(jìn)。

2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

徐安軍等[24]為使寶鋼煉鋼廠煉鋼-連鑄/模鑄的鋼水調(diào)度和生產(chǎn)計(jì)劃更加合理和科學(xué)，在溫度-時(shí)間優(yōu)化匹配研究的基礎(chǔ)上，先在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)建立了寶鋼煉鋼廠生產(chǎn)調(diào)度的模擬系統(tǒng)，提出以連鑄生產(chǎn)為中心，在確定連鑄機(jī)開澆時(shí)刻序列后，前推轉(zhuǎn)爐出鋼時(shí)刻序列和可澆鋼種及對應(yīng)鋼種的精煉路線，在安排連鑄時(shí)穿插安排模鑄。劉青等[25]研究了廣州鋼鐵集團(tuán)第一電爐煉鋼分廠的生產(chǎn)情況，針對EAF-LF-CCM三位一體的生產(chǎn)流程，進(jìn)行深入的時(shí)間、溫度參數(shù)解析，通過制定多爐連澆方案，優(yōu)化了生產(chǎn)過程，提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。唐洪華等[26]在分析產(chǎn)生式系統(tǒng)組成的基礎(chǔ)上，結(jié)合廣州鋼鐵集團(tuán)第一電爐煉鋼分廠的具體情況，歸納出6組共22條規(guī)則，編制出基于產(chǎn)生式規(guī)則的煉鋼廠計(jì)算機(jī)調(diào)度軟件，能產(chǎn)生正常情況下的調(diào)度時(shí)間表和甘特圖，并能針對生產(chǎn)實(shí)際情況進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度。張文學(xué)等[27]在分析鋼鐵生產(chǎn)中的鋼軋一體化批量計(jì)劃編制問題基本特征的基礎(chǔ)上，給出一體化編制策略，建立了問題的約束滿足優(yōu)化模型，并提出了一種將改進(jìn)離散粒子群算法、約束滿足和鄰域搜索相結(jié)合的混合算法的求解方法。基于粒子群優(yōu)化算法的循環(huán)求解框架如圖2所示。

圖2 基于粒子群優(yōu)化的循環(huán)求解框架Fig.2 Cyclic solving framework based on PSO

張濤等[28]研究了軋制批量計(jì)劃問題，將熱軋生產(chǎn)批量計(jì)劃歸結(jié)為不確定車輛數(shù)的車輛路徑問題(VRP)，考慮了軋制計(jì)劃中鋼板寬度的反跳和相同寬度鋼板的總長度約束，在軋制作業(yè)計(jì)劃數(shù)不確定的情況下，把組批和排序有機(jī)地結(jié)合起來，并用遺傳算法和禁忌搜索算法相結(jié)合的混合算法對問題進(jìn)行求解。龐哈利等[29]分析了煉鋼-連鑄生產(chǎn)管理特點(diǎn)，給出分布式在線生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，并描述了專家系統(tǒng)、啟發(fā)式算法和人機(jī)交互相結(jié)合的生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃集成化編制方法，最后編制出符合現(xiàn)場情況、滿足工藝要求的高效生產(chǎn)調(diào)度計(jì)劃。張濤等[30]通過對鋼廠生產(chǎn)過程的分析，建立了合同計(jì)劃編制的整數(shù)規(guī)劃模型，提出用基于可重復(fù)自然數(shù)編碼和三變異算子的遺傳算法對模型進(jìn)行求解，并通過熱軋廠合同計(jì)劃編制的實(shí)例驗(yàn)證了算法的有效性。俞勝平等[31]在煉鋼連鑄生產(chǎn)工藝約束條件下，針對多設(shè)備、多工序以及生產(chǎn)類型復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境，提出了基于規(guī)則的專家調(diào)度方法、基于規(guī)劃的兩階段調(diào)度方法和基于多級模糊綜合評價(jià)方法的混合智能調(diào)度方法，在合理時(shí)間內(nèi)得到有效的可行解，并應(yīng)用混合智能調(diào)度方法建立了智能調(diào)度架構(gòu)，設(shè)計(jì)并開發(fā)了軟件系統(tǒng)，用于縮短計(jì)劃編制時(shí)間、減少鋼水等待時(shí)間，以提高設(shè)備的利用率。

鄭忠等[32-33]為解決煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度中擾動(dòng)情況下的重計(jì)劃編制問題，提出一種按擾動(dòng)時(shí)的作業(yè)計(jì)劃是否已開始執(zhí)行進(jìn)行作業(yè)計(jì)劃的分類，并分別采用正向時(shí)間并行順推算法與反向基于遺傳算法和時(shí)間并行倒推的混合優(yōu)化算法進(jìn)行爐次計(jì)劃的重計(jì)劃。為提高煉鋼-連鑄作業(yè)計(jì)劃編制中資源配置的有效性，提出了一種面向生產(chǎn)流程動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的自組織資源配置蟻群算法，并以某鋼廠的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型和算法的有效性。采用蟻群算法編制的作業(yè)計(jì)劃中各爐次出鋼至開澆的物流時(shí)間與采用基于遺傳算法和并行倒推算法以及生產(chǎn)實(shí)績中作業(yè)計(jì)劃物流時(shí)間的比較如圖3所示。

劉曉冰等[34]針對特鋼企業(yè)多品種、小批量、短流程、多工藝路線等生產(chǎn)特點(diǎn)，提出了一種基于MES的特鋼行業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理解決方案，并完成該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)，增強(qiáng)了企業(yè)生產(chǎn)的宏觀管控和實(shí)時(shí)監(jiān)控能力，為提高企業(yè)整體生產(chǎn)管理水平奠定了信息化基礎(chǔ)。趙珺等[35]針對連鑄-熱軋過程的生產(chǎn)調(diào)度問題，建立了整個(gè)連鑄-熱軋一體化生產(chǎn)調(diào)度過程多智能體系統(tǒng)模型，討論了多智能體模型各智能體的機(jī)能、任務(wù)以及各智能體之間的協(xié)同工作問題。李耀華等[36]分析了軋制批量計(jì)劃編制問題，建立了不確定軋制計(jì)劃數(shù)的軋制計(jì)劃VRP模型，不僅考慮了軋制計(jì)劃中板坯在厚度和硬度上的跳躍、板坯寬度的正反跳以及相同寬度板坯連續(xù)軋制的長度約束，而且還考慮了軋制計(jì)劃中燙輥材和主體材的合理安排，并構(gòu)造出一種基于單親遺傳算子的免疫算法用于求解此模型。此外，還有周永良等[37-44]都對煉鋼廠的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題進(jìn)行了相關(guān)研究。

圖3 各爐次出鋼至開澆物流時(shí)間的比較

Fig.3Logisticstimebetweentappingandstartpouringofeachcharge

目前，國內(nèi)對煉鋼廠生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的研究大多只是停留在理論研究階段，真正應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)的較少。王闖等[45]在特殊鋼長材生產(chǎn)流程MES實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合冶金系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化方法，建立特殊鋼煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)精細(xì)排程與精細(xì)調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)運(yùn)用改進(jìn)的單親遺傳算法實(shí)現(xiàn)對爐次計(jì)劃的不斷優(yōu)化，運(yùn)用“爐機(jī)對應(yīng)”的煉鋼-連鑄調(diào)度模型實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度[46-47]。圖4為煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)精細(xì)排程與調(diào)度系統(tǒng)運(yùn)行界面。由圖4可看出，連澆爐數(shù)平均值由21爐增至25爐，精細(xì)調(diào)度系統(tǒng)運(yùn)行總生產(chǎn)時(shí)間較實(shí)際生產(chǎn)過程縮短了141 min；精細(xì)調(diào)度系統(tǒng)運(yùn)行后的工序等待時(shí)間為491min，遠(yuǎn)低于實(shí)際過程的1465 min。工序等待時(shí)間和柔性工序非必要作業(yè)時(shí)間縮短，有利于減少煉鋼-連鑄過程鋼水溫降，從而降低能耗和冶煉成本，實(shí)現(xiàn)了工序生產(chǎn)流程的精細(xì)管理與控制。

圖4 煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)精細(xì)排程與調(diào)度系統(tǒng)

Fig.4Fineplanningandschedulingsystemforsteelmaking-continuouscastingprocess

3 討論

通過上述研究發(fā)現(xiàn)，煉鋼-連鑄生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題的研究方法大體可分為最優(yōu)化方法和近似方法兩大類。

(1)最優(yōu)化方法能夠獲得問題的最優(yōu)解，但隨著問題規(guī)模的增加，計(jì)算時(shí)間往往呈指數(shù)級增長，因而適合小規(guī)模、較為簡單的調(diào)度問題求解。最優(yōu)化方法因其具有以尋求滿意解為優(yōu)化目標(biāo)、易于融入問題模型以及數(shù)據(jù)觀察規(guī)律較容易等突出特點(diǎn)，在最優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度的研究中已體現(xiàn)出較明顯的優(yōu)勢。如模擬退火算法進(jìn)化速度慢，存在解的質(zhì)量與求解時(shí)間長的矛盾；禁忌搜索算法對于初始解的依賴性很強(qiáng)，一個(gè)差的初始解則會(huì)降低禁忌搜索算法的收斂速度，搜索到的解也相對較差。

(2)近似方法能夠在較短的時(shí)間內(nèi)獲得問題的近優(yōu)解，適合于大規(guī)模、復(fù)雜的調(diào)度問題求解，適用于生產(chǎn)過程較復(fù)雜或者生產(chǎn)過程異常與變化較多的生產(chǎn)流程。對于鋼廠小規(guī)模的生產(chǎn)批量計(jì)劃問題，可采用數(shù)學(xué)規(guī)劃等最優(yōu)化算法得到最優(yōu)解；而對于實(shí)際生產(chǎn)調(diào)度問題，大多采用遺傳算法、蟻群算法、基于規(guī)則和多智能體等近似求解算法進(jìn)行求解。由于在研究過程中，大多作了一些假設(shè)，取消了實(shí)際生產(chǎn)中的一些限制條件，因此，使得大多研究尚停留在理論研究階段，離實(shí)際應(yīng)用還有一定的差距。

面對煉鋼-連鑄過程生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題的復(fù)雜生產(chǎn)狀況，如將生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)與煉鋼-連鑄過程各工藝模型相融合(工藝模型通過自身對裝備、生產(chǎn)的調(diào)控作用將會(huì)保證計(jì)劃與調(diào)度的順利實(shí)施，而計(jì)劃編制和靜態(tài)調(diào)度過程中以工藝模型“預(yù)先”提供的信息提前做出調(diào)整)，會(huì)充分保障生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)“動(dòng)態(tài)-有序-協(xié)同-穩(wěn)定”的運(yùn)行，煉鋼-連鑄過程的計(jì)劃與調(diào)度才會(huì)向著集成化、精細(xì)化、動(dòng)態(tài)化和智能化的方向發(fā)展。

4 結(jié)論

(1)隨著信息技術(shù)與智能應(yīng)用的不斷發(fā)展，煉鋼-連鑄的生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度問題的研究向著精細(xì)化與一體化的方向演進(jìn)。解決復(fù)雜的煉鋼-連鑄過程計(jì)劃與調(diào)度問題，需要綜合集成不同方法和模型才能實(shí)現(xiàn)調(diào)度過程的綜合優(yōu)化。

(2)生產(chǎn)作業(yè)計(jì)劃系統(tǒng)與工藝模型相融合，建立生產(chǎn)排產(chǎn)規(guī)則庫，構(gòu)建最優(yōu)爐次計(jì)劃模型與最優(yōu)澆次計(jì)劃模型，融合工藝模型生產(chǎn)任務(wù)運(yùn)行時(shí)間，并運(yùn)用與其規(guī)則相結(jié)合的智能算法，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)精細(xì)排產(chǎn)。

(3)在工藝模型的柔性調(diào)控下，運(yùn)用基于多智能體技術(shù)的調(diào)度模型與規(guī)則，以爐次計(jì)劃、澆次計(jì)劃為基礎(chǔ)進(jìn)行靜態(tài)調(diào)度，建立異常事件調(diào)度規(guī)則庫，以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)度。

(4)將生產(chǎn)工藝模型與計(jì)劃、調(diào)度系統(tǒng)相融合，且各工藝模型與計(jì)劃、調(diào)度任務(wù)相吻合，并估計(jì)執(zhí)行時(shí)間及初始-終點(diǎn)成分等，以實(shí)現(xiàn)調(diào)度的變化對其工藝控制的協(xié)調(diào)。

(5)煉鋼-連鑄過程精細(xì)計(jì)劃與動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)具有真正“冶金內(nèi)涵”的精細(xì)排產(chǎn)與動(dòng)態(tài)調(diào)度。

[1] 徐匡迪. 中國鋼鐵工業(yè)的發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新[J]. 鋼鐵, 2008,43(2):1-14.

[2] 殷瑞鈺. 21世紀(jì)初煉鋼技術(shù)進(jìn)步中若干問題的認(rèn)識(shí)[J]. 煉鋼, 2001, 17(1): 1-6.

[3] 李林. 遷鋼煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D]. 北京: 北京科技大學(xué), 2008.

[4] 陳展, 范立強(qiáng), 張友山, 等. 鋼鐵企業(yè)煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的應(yīng)用[J]. 中國冶金, 2006, 16(9): 39-44.

[5] 劉青, 查曉燕, 王良周, 等. 煉鋼廠的計(jì)算機(jī)輔助生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)[J]. 鋼鐵, 2004, 39(6): 28-31.

[6] 劉青, 黃星武, 富平源, 等. 基于過程解析的全連鑄生產(chǎn)調(diào)度模型[C]∥北京科技大學(xué).2005年“冶金工程科學(xué)論壇”論文集，2005: 184-191.

[7] Bielefeld F W, Walter K D, Wartmann R. A computer-based strategic planning system for steel production [J]. Interfaces, 1986, 16(4): 41-46.

[8] Box R E, Herbe D G. A scheduling model for LTV steel’s Cleveland works’twin strand continuous slab caster [J]. Interfaces, 1988, 18(1): 42-56.

[9] Conway R W,Maxwell W L,Miller L W. Theory of scheduling [M]. Reading MA: Addison Wesley, 1967:28-31.

[10]Graves S C. A review of production scheduling[J]. Operations Research, 1981, 29(4): 646-675.

[11]Fox M S, Allen B P, Smith S F. ISIS: a constraint-directed reasoning approach to job shop scheduling[R]. Technical Report CMU-RI-TR-83-8, Carnegie-Mellon University, USA, 1983.

[12]Vasko F J, Wolf F E, Stott K L. A set covering approach to metallurgical grade assignment[J]. European Journal of Operational Research, 1989, 38: 27-34.

[13]Numao M, Morishita S I. Cooperative scheduling and its application to steelmaking processes[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 1991, 38(2): 150-155.

[14]Diaz A, Sancho L, Garcia R, et al. A dynamic scheduling and control system in an ENSIDESA steel plant[J]. Interfaces, 1991, 21(5): 53-62.

[15]Mohanty R P, Singh S. A hierarchical production planning approach for a steel manufacturing system[J]. International Journal of Operations and Production Management, 1992, 12(5): 69-78.

[16]Wiers V C. A case study on the integration of APS and ERP in a steel processing plant[J]. Production Planning and Control, 2002, 13(6): 552-560.

[17]Cowling P, Ouelhadj D, Petrovic S. A multi-agent architecture for dynamic scheduling of steel hot rolling[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2003, 14: 457-470.

[18]Bellabdaoui A, Teghem J. A mixed-integer linear programming model for the continuous casting planning[J]. International Journal of Production Economics, 2006, 104: 260-270.

[19]Vikas Kumar, Shashi Kumar, M K Tiwari, et al. Auction-based approach to resolve the scheduling problem in the steel making process[J].International Journal of Production Research, 2006, 44(8)：1503-1522.

[20]Hubert Missbauer, Wolfgang Hauber, Werner Stadler. A scheduling system for the steelmaking-continuous casting process. a case study from the steel-making industry[J].International Journal of Production Research, 2009, 47(15):4147-4172.

[22]Karwat B. Optimization of production schedules in the steel production system[J].Archives of Civil and Mechanical Engineering, 2012, 12:240-252.

[23]Harjunkoski I, Maravelias C, Bongers P,et al. Scope for industrial applications of production scheduling models and solution methods[J].Computers and Chemical Engineering,2014,62(5):161-193.

[24]徐安軍, 田乃媛, 吳曉東. 寶鋼煉鋼廠生產(chǎn)調(diào)度模擬系統(tǒng)的初步探討[J]. 鋼鐵, 1999, 34(3): 27-30.

[25]劉青, 王英群, 唐洪華, 等. 電爐鋼廠天車作業(yè)的解析與多爐連澆方案的制定[J]. 特殊鋼, 1999, 20(5): 51-54.

[26]唐洪華, 田乃媛, 劉青, 等. 廣鋼第一電爐煉鋼分廠計(jì)算機(jī)調(diào)度軟件[J]. 鋼鐵研究, 1999(1): 49-52.

[27]張文學(xué), 李鐵克. 基于粒子群和約束滿足的鋼軋一體化批量計(jì)劃優(yōu)化[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2010, 16(4): 840-846.

[28]張濤, 王夢光, 楊建夏. 不確定計(jì)劃數(shù)的軋制批量計(jì)劃的模型和算法[J]. 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào), 2000, 15(1): 54-60.

[29]龐哈利, 王慶, 鄭秉霖. 分布式煉鋼-連鑄在線生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,1999, 20(6): 580-582.

[30]張濤, 王夢光, 唐立新. 鋼廠合同計(jì)劃的模型與算法[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2000, 17(5): 711-715.

[31]俞勝平, 鄭秉霖, 柴天佑. 煉鋼連鑄混合智能調(diào)度方法及其應(yīng)用[J]. 華東理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2006, 32(7): 844-848.

[32]鄭忠, 朱道飛, 高小強(qiáng). 鋼廠煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度及重計(jì)劃方法[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 31(7): 820-824.

[33]鄭忠, 朱道飛, 高小強(qiáng). 基于蟻群算法的煉鋼-連鑄作業(yè)計(jì)劃編制方法[J]. 北京科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2009, 31(4): 504-510.

[34]劉曉冰, 郭燕鋒, 蒙秋男, 等. 基于MES的特鋼行業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理系統(tǒng)研究[J]. 微處理機(jī)，2006(6):119-121.

[35]趙珺, 戰(zhàn)洪仁, 王曉琳, 等. 基于多智能體的連鑄-熱軋一體化生產(chǎn)調(diào)度模型[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào), 2008, 29(7): 1540-1543.

[36]李耀華, 王偉, 徐樂江. 熱軋生產(chǎn)軋制計(jì)劃模型與算法研究[J]. 控制與決策, 2005, 20(3): 275-279.

[37]周永良, 何平, 劉瀏, 等. 多臺(tái)轉(zhuǎn)爐對多臺(tái)連鑄機(jī)的計(jì)算機(jī)化生產(chǎn)調(diào)度[J]. 安徽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2003, 20(3): 181-188.

[38]黃劍峰. 寶鋼中間包連澆爐數(shù)與插鐵板關(guān)系的探討[J]. 控制工程, 2005,12(6): 570-576.

[39]杜斌. 寶鋼煉鋼、連鑄自動(dòng)化技術(shù)研發(fā)的回顧與展望——從控制模型到管理決策模型[J]. 冶金自動(dòng)化, 2006 (S2): 10-17.

[40]劉曉強(qiáng), 顧佳晨, 孫彥廣. 鋼鐵企業(yè)MES中的計(jì)劃調(diào)度系統(tǒng)[J]. 冶金自動(dòng)化, 2004(1): 22-29.

[41]唐秋華, 陳偉明, 蔣國璋, 等. 基于JIT的煉鋼-連鑄生產(chǎn)調(diào)度模型研究[J]. 武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2008，31(1): 78-82.

[42]方宇煒, 韓曾晉. 煉鋼連鑄過程的Petri網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度模型[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 1999, 39(1): 79-82.

[43]朱寶琳, 于海斌. 煉鋼-連鑄-熱軋生產(chǎn)調(diào)度模型及算法研究[J]. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng), 2003, 9(1): 33-36.

[44]李霄峰, 徐立云, 邵惠鶴, 等. 煉鋼連鑄系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度模型和啟發(fā)式調(diào)度算法[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2001, 35(11): 1658-1662.

[45]Chuang Wang, Qing Liu, Qingyi Li, et al. Optimal charge plan model for steelmaking based on modified partheno-genetic algorithm[J]. Control Theory and Applications, 2013, 30(6):1-9.

[46]王剛, 王彬, 劉青,等. 基于“爐機(jī)對應(yīng)”原則的煉鋼-連鑄調(diào)度模型[J]. 北京科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 35(8):1079-1086.

[47]王闖, 劉青, 王寶, 等. 特殊鋼廠煉鋼-連鑄調(diào)度模型研究[J]. 北京科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 35(3): 113-117.