摘要
钢铁工业在国民经济、社会发展、基础设施建设以及国防科技中都发挥着不可替代的作用。炼钢-连铸是钢铁工业的关键生产过程，该过程的高效调度能够有效地降低钢铁企业的生产成本、缩短钢铁生产周期、提高钢铁质量和生产效率。在实际的炼钢-连铸生产车间中，往往会有很多不可预测的扰动事件发生，如开工延迟、机器发生故障、紧急订单添加等，这些不确定性的扰动事件会引起原来的调度计划表失效，从而需要编制新的实时调度计划表，炼钢-连铸动态调度的任务就是实时地根据生产现场出现的扰动事件重新调整和安排生产计划，形成新的调度计划表，以确保生产顺利进行。在以往的炼钢-连铸生产车间中，动态调度以人工调整为主，容易受到调度人员的经验限制，缺少快速、实时的响应，难以达到符合钢铁生产商最优的生产调度计划。因此，研究炼钢-连铸动态调度生产对钢铁生产工业仍然具有理论和实际意义。本文以炼钢-连铸生产过程为背景，针对炼钢-连铸动态调度问题进行研究，主要研究工作如下： （1）首先，阐述了炼钢-连铸动态调度问题的研究背景和选题意义，总结了炼钢-连铸动态调度的现状和当前的研究方法，强调了优化炼钢-连铸动态调度问题的重要性。其次，对差分进化算法和拉格朗日插值算法的理论和实际应用进行了研究，为本文的算法研究提供了理论基础。 （2）深入分析炼钢-连铸生产过程中的扰动因素，针对实际生产车间的要求，提出了炼钢-连铸动态调度问题的优化目标和约束条件，以最小化最大完工时间、最小化断浇时间、最小化炉次总等待时间和最小化加工时间偏差量为优化目标建立了数学模型。 （3）提出了将拉格朗日插值算法来改进差分进化算法的方法（L-DE算法），通过判断当前算法的搜索范围，选取DE/rand-to-best/1的变异策略来改变搜索方向，并通过拉格朗日插值来改善差分算法后期局部迭代能力，从而消除了差分算法求解炼钢-连铸动态调度问题时存在的早熟收敛和局部搜索能力差的情况。 （4）将L-DE算法应用到炼钢-连铸动态调度问题中，结合国内某大型钢厂的实际生产数据进行仿真实验，获得优化的调度方案，表明算法的可行性。将L-DE算法与标准差分进化算法、遗传算法并与其他改进差分算法对同一扰动事件问题和多个扰动事件问题进行对比实验，结果表明，L-DE算法在保证获得调度计划可行的前提下，其求解速度更快，解的质量更高。
NETL