652 工程科学学报，第42卷，第5期 (a) (b) 图6改进前(a)后(b)算例2的炉-机对应关系 Fig.6 "Furnace-caster coordinating"in Sample 2 before(a)and after(b)improvement 法求解的调度方案大大提高了炉一机匹配程度，以 [2]Mattfeld D C,Bierwirth C.An efficient genetic algorithm for job 4BOF-3CCM模式下的算例1为例，工序间最长等 shop scheduling with tardiness objectives.Eur J Oper Res,2004, 待时间由77min减小到54min,3号精炼炉去往 155(3):616 [3]Sakawa M,Mori T.An efficient genetic algorithm for job-shop 3号连铸机的钢水比例由25%提升到67%，因此， scheduling problems with fuzzy processing time and fuzzy A2算法较优 duedate.Comput Ind Eng,1999,36(2):325 通过对现场数据的分析，算法中炉次在工序 [4]Fang Y D,Wang F,Wang H.Research of multi-objective 过程的运输时间选取了实际生产中的平均值，由 optimization study for job shop scheduling problem based on grey 于实际运输时间受到天车调度约束的影响，下一 ant colony algorithm.Ady Mater Res,2011,308-310:1033 阶段工作拟采用Plant Simulation软件构建炼钢-连 [5]Rajendran C,Ziegler H.Ant-colony algorithms for permutation 铸过程多工序协同运行的仿真模型，探究天车运 flowshop scheduling to minimize makespan/total flowtime of jobs 行对炉次在工序间等待时间的影响，对天车运行 Eur JOper Res,,2004,155(2):426 约束下的调度计划的影响做进一步研究 [6]Peng K K,Pan Q K.Zhang B.An improved artificial bee colony algorithm for steelmaking-refining-continuous casting scheduling 4结论 problem.Chin J Chem Eng,2018,26(8):1727 [7]Pan Q K.An effective co-evolutionary artificial bee colony 本文针对炼钢-连铸过程因多品种、小批量、 algorithm for steelmaking-continuous casting scheduling.E 多规格、高质量等需求特征造成的生产流程复 Oper Res,2016,250(3):702 杂、衔接匹配欠佳等问题，建立炼钢-连铸过程炉 [8]Zheng Z,Long JY,Gao XQ,et al.Present situation and prospect 次总等待时间最小的调度模型，在遗传操作过程 of production control technology focusing on planning and 引入“炉一机对应”原则以改善初始种群的质量，并 scheduling in iron and steel enterprise.Compur Integr Manf Syst, 根据转炉（精炼）与连铸作业周期的比较，来确定 2014,20(11):2660 (郑忠，龙建宇，高小强，等.钢铁企业以计划调度为核心的生产 是否对个体进行交叉、变异操作.通过对某钢厂 运行控制技术现状与展望.计算机集成制造系统，2014， 炼钢-连铸生产过程三种主要生产模式进行仿真 20(11):2660) 计算，结果表明改进遗传优化模型具有减少等待 [9]Tang L X,Liu J Y,Rong A Y,et al.A review of planning and 时间、优化炉-机对应关系的效果，验证了本文模 scheduling systems and methods for integrated steel production 型和算法的有效性.随着钢厂产品升级造成车间 EurJOper Res,2001,133(1):1 布局复杂、生产调度混乱的问题越来越多，本文提 [10]Murata T,Ishibuchi H,Tanaka H.Multi-objective genetic 出的算法对优化钢厂生产模式、减少作业交叉、 algorithm and its applications to flowshop scheduling.Comput Ind Eg,1996,30(4):957 保证整个生产过程顺利进行有一定的参考价值 [11]Ishibuchi H,Murata T.A multi-objective genetic local search NE.Cms_Insert algorithm and its application to flowshop scheduling.IEEE Trans Syst Man Cybern Part C (Appl Rev),1998,28(3):392 参考文献 [12]Yuan S P,Li T K,Wang B L.Improved fast elitist non-dominated ] Yin R Y.A discussion on smart”steel plant一--view from sorting genetic algorithm for multi-objective steelmaking- physical system side.Iron Steel,2017,52(6):1 continuous casting production scheduling.Comput Integr Manf (殷瑞钰.关于智能化钢厂的讨论一从物理系统一侧出发讨 Ss,2019,25(1):115 论钢厂智能化.钢铁，2017,52(6)：1) (袁帅鹏，李铁克，王柏琳.多目标炼钢一连铸生产调度的改进带法求解的调度方案大大提高了炉−机匹配程度，以 4BOF−3CCM 模式下的算例 1 为例，工序间最长等 待时间由 77 min 减小到 54 min， 3 号精炼炉去往 3 号连铸机的钢水比例由 25% 提升到 67%，因此， A2 算法较优. 通过对现场数据的分析，算法中炉次在工序 过程的运输时间选取了实际生产中的平均值，由 于实际运输时间受到天车调度约束的影响，下一 阶段工作拟采用 Plant Simulation 软件构建炼钢−连 铸过程多工序协同运行的仿真模型，探究天车运 行对炉次在工序间等待时间的影响，对天车运行 约束下的调度计划的影响做进一步研究. 4    结论 本文针对炼钢−连铸过程因多品种、小批量、 多规格、高质量等需求特征造成的生产流程复 杂、衔接匹配欠佳等问题，建立炼钢−连铸过程炉 次总等待时间最小的调度模型，在遗传操作过程 引入“炉−机对应”原则以改善初始种群的质量，并 根据转炉（精炼）与连铸作业周期的比较，来确定 是否对个体进行交叉、变异操作. 通过对某钢厂 炼钢−连铸生产过程三种主要生产模式进行仿真 计算，结果表明改进遗传优化模型具有减少等待 时间、优化炉−机对应关系的效果，验证了本文模 型和算法的有效性. 随着钢厂产品升级造成车间 布局复杂、生产调度混乱的问题越来越多，本文提 出的算法对优化钢厂生产模式、减少作业交叉、 保证整个生产过程顺利进行有一定的参考价值. NE.Cms_Insert 参    考    文    献 Yin  R  Y.  A  discussion  on “ smart” steel  plant — —view  from physical system side. Iron Steel, 2017, 52（6）: 1 （殷瑞钰. 关于智能化钢厂的讨论——从物理系统一侧出发讨 论钢厂智能化. 钢铁, 2017, 52（6）：1） [1] Mattfeld D C, Bierwirth C. An efficient genetic algorithm for job shop scheduling with tardiness objectives. Eur J Oper Res, 2004, 155（3）: 616 [2] Sakawa  M,  Mori  T.  An  efficient  genetic  algorithm  for  job-shop scheduling  problems  with  fuzzy  processing  time  and  fuzzy duedate. Comput Ind Eng, 1999, 36（2）: 325 [3] Fang  Y  D,  Wang  F,  Wang  H.  Research  of  multi-objective optimization study for job shop scheduling problem based on grey ant colony algorithm. Adv Mater Res, 2011, 308-310: 1033 [4] Rajendran  C,  Ziegler  H.  Ant-colony  algorithms  for  permutation flowshop scheduling to minimize makespan/total flowtime of jobs. Eur J Oper Res, 2004, 155（2）: 426 [5] Peng K K, Pan Q K, Zhang B. An improved artificial bee colony algorithm  for  steelmaking-refining-continuous  casting  scheduling problem. Chin J Chem Eng, 2018, 26（8）: 1727 [6] Pan  Q  K.  An  effective  co-evolutionary  artificial  bee  colony algorithm  for  steelmaking-continuous  casting  scheduling. Eur J Oper Res, 2016, 250（3）: 702 [7] Zheng Z, Long J Y, Gao X Q, et al. Present situation and prospect of  production  control  technology  focusing  on  planning  and scheduling in iron and steel enterprise. Comput Integr Manuf Syst, 2014, 20（11）: 2660 （郑忠, 龙建宇, 高小强, 等. 钢铁企业以计划调度为核心的生产 运 行 控 制 技 术 现 状 与 展 望 .  计 算 机 集 成 制 造 系 统 ,  2014, 20（11）：2660） [8] Tang  L  X,  Liu  J  Y,  Rong  A  Y,  et  al.  A  review  of  planning  and scheduling  systems  and  methods  for  integrated  steel  production. Eur J Oper Res, 2001, 133（1）: 1 [9] Murata  T,  Ishibuchi  H,  Tanaka  H.  Multi-objective  genetic algorithm and its applications to flowshop scheduling. Comput Ind Eng, 1996, 30（4）: 957 [10] Ishibuchi  H,  Murata  T.  A  multi-objective  genetic  local  search algorithm and its application to flowshop scheduling. IEEE Trans Syst Man Cybern Part C (Appl Rev), 1998, 28（3）: 392 [11] Yuan S P, Li T K, Wang B L. Improved fast elitist non-dominated sorting  genetic  algorithm  for  multi-objective  steelmaking￾continuous  casting  production  scheduling. Comput Integr Manuf Syst, 2019, 25（1）: 115 （袁帅鹏, 李铁克, 王柏琳. 多目标炼钢−连铸生产调度的改进带 [12] (a) BOF1 BOF2 CCM1 CCM2 CCM3 CCM4 BOF3 BOF4 LF1 LF2 LF3 LF4 30% 15% 20% 35% 19% 31% 31% 19% 25% 17% 21% 38% 12% 65% 18% 12% 14% 18% 36% 32% 18% 29% 53% 14% 10% 38% 38% 49% 24% 29% (b) BOF1 BOF2 CCM1 CCM2 CCM3 CCM4 BOF3 BOF4 LF1 LF2 LF3 LF4 22% 33% 11% 33% 14% 18% 64% 9% 11% 12% 28% 39% 42% 21% 21% 16% 33% 6% 28% 33% 14% 9% 45% 32% 39% 28% 38% 42% 11% 21% 26% 图 6    改进前（a）后（b）算例 2 的炉−机对应关系 Fig.6    “Furnace−caster coordinating” in Sample 2 before (a) and after (b) improvement · 652 · 工程科学学报，第 42 卷，第 5 期