侯 偉

（蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術學院 冶金工程學院，甘肅 蘭州 730020）

我國的鋼鐵工業(yè)是國家經(jīng)濟體的重要支柱產(chǎn)業(yè)，相比于外國的鋼鐵工業(yè)，我國的鋼鐵行業(yè)生產(chǎn)的周期長，所需要消耗的原材料量也很高，因此，為了提高鋼鐵的質量，減少資源的消耗，實現(xiàn)鋼鐵生產(chǎn)調度的合理化，科學的管理鋼鐵生產(chǎn)的計劃與調度，最大程度的將科學性方法運用到鋼鐵生產(chǎn)的計劃調度上，以此保證產(chǎn)品質量，并且達到縮短鋼鐵生產(chǎn)周期，減少生產(chǎn)成本的同時降低原材料庫存，并且達到節(jié)約能源的目的。但由于在流程工業(yè)的生產(chǎn)中計劃與調度是一個大規(guī)模的過程，目標很多，約束條件復雜，流程的動態(tài)也不確定，對于常規(guī)的優(yōu)化方法難以運用到鋼鐵生產(chǎn)調度中，而選用人工調度缺不能將資源合理的配置調配，對于作業(yè)的優(yōu)化排序也不能實現(xiàn)。因此，本文基于智能優(yōu)化技術對鋼鐵的生產(chǎn)調度進行研究，本文研究針對在流程工業(yè)中的實際生產(chǎn)管理，通過精煉得出了計劃于調度優(yōu)化方面的問題，對該問題進行了深入的系統(tǒng)性研究，將鋼鐵行業(yè)錯綜復雜的生產(chǎn)過程作為研究北京，將基礎研究和應用研究相結合，進行了深入研究，提出了RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型結構，進行鋼鐵生產(chǎn)與調度問題的解決[1]。

1 RBR-CBR混合智能優(yōu)化模型結構

鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)與調度是以生產(chǎn)過程模型作為基礎的，但是對于鋼鐵行業(yè)的過程進行模型創(chuàng)建涉及到更多的過程，例如工業(yè)對象的復雜機理，客觀環(huán)境影響因素以及認為因素。因此，本文提出了RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型結構并將其運用于鋼鐵行業(yè)的生產(chǎn)調度系統(tǒng)中。RBR-CBR混合智能優(yōu)化模型結構如圖1所示。

1.1 問題處理與人機交互系統(tǒng)

RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型的核心結構便是人機交互系統(tǒng)與問題處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含以下功能。

（1）控制模型各個組件的運行，監(jiān)控組件的運行情況，當問題發(fā)出時，控制問題求解的整個過程，對于問題規(guī)則的推理給與協(xié)調，分析實例推理，進行優(yōu)化程序的調用，對數(shù)據(jù)庫進行檢測。

（2）人機交互系統(tǒng)便是在推理與優(yōu)化的過程中通過用戶進行信息的交互以此完成推理的改變以及優(yōu)化，RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型通過多種不同的方式進行輸出，將運行的狀況信息以及最終結果全部進行輸出。

（3）進行數(shù)值計算以及數(shù)據(jù)的處理，RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型與外界的聯(lián)系便是在混合模型內(nèi)部進行大量的數(shù)據(jù)交換，這也要求問題處理與人機交互系統(tǒng)具有強大的算力。

圖1 RBR-CBR混合智能優(yōu)化模型結構示意圖

1.2 元知識

元知識的概念是對該領域的專業(yè)知識進行詳細的描述，元知識是針對于領域知識而存在的，并且具有以下功能：對系統(tǒng)的功能進行詳細的描述與解釋；對領域內(nèi)的知識進行結構性的表述；對規(guī)則進行檢查，確認其是否完整與正確；對推理過程進行優(yōu)化并控制其運行狀況；對領域內(nèi)發(fā)生的狀況進行記錄[2]。

1.3 實例庫管理系統(tǒng)

在實例庫的管理系統(tǒng)中，通過以下功能進行系統(tǒng)管理的實現(xiàn)：

（1）產(chǎn)生真實模型。

（2）進行真實模型的表達。

（3）對于相似真實模型進行檢測與抽取。

（4）對相應管理系統(tǒng)的真實模型進行修改。

（5）學習真實模型的特點以及相似點。

當解決了一個新問題時，將解決過程應用于工程的實踐上，進而得到新的真實案例，因為對于CBR模型本身存在一些技術難以解決的困難，所以在CBR進行解決問題的過程并不能全方位的進行自動處理，而需要依賴于使用者，跟與CBR的設計原理，在CBR的求解過程中篩選出相似的問題，進行與真實案例的相似度查詢，尋找到最相似的真實案例，然后進行交互處理，修改尋找到的真實案例，以此滿足問題的需求，而對于求解過程，并不是在對真實案例稍作修改就可以用加入解決好的問題存放處，而是將修改好的真實案例先應用于實踐，在根據(jù)實踐得出的結果對真實案例進行進一步的修改，然后才可加入實例庫。

1.4 優(yōu)化模型庫管理系統(tǒng)

對于優(yōu)化模型庫管理系統(tǒng)，其主要功能是對符號類的知識進行加工修改組合，在設計學中存在許多類似于符號的位置問題，盡管可以將他們轉變?yōu)閿?shù)學模型進行處理，但數(shù)學模型中不可避免的會出現(xiàn)一些不確定因素，且計算量巨大，在此情況下，本文提出通過專家系統(tǒng)和優(yōu)化算法的結合算法進行計算才可獲得滿意的解決方案，也就是將專家系統(tǒng)處理不確定因素的功能用來創(chuàng)建優(yōu)化模型，在以創(chuàng)建好的優(yōu)化模型進行求解。優(yōu)化模型庫管理系統(tǒng)包含了大多數(shù)的優(yōu)化模型，對于協(xié)調各個優(yōu)化模型關系以及對外界數(shù)據(jù)的交互上有這巨大的幫助。

2 應用研究

2.1 系統(tǒng)實現(xiàn)策略

對于一個成熟的鋼鐵生產(chǎn)調度系統(tǒng)來說，通常由四部分組成：固態(tài)調度，液態(tài)調度，實時監(jiān)測以及匯總報告。本文基于所研究的智能優(yōu)化技術的鋼鐵生產(chǎn)調度中的RBR-CBR混合智能優(yōu)化模型，根據(jù)計劃指令進行優(yōu)化，并且通過實時監(jiān)測模塊建立出調度方案，對生產(chǎn)計劃進行科學化的修正。具體過程如下：

生產(chǎn)方案的確立。鋼鐵生產(chǎn)方案是根據(jù)鋼鐵的性質決定的，根據(jù)鋼鐵自身特有性質確立生產(chǎn)方案，才有基于推理的求最佳值方案作為鋼鐵生產(chǎn)的生產(chǎn)方案。

對于鋼鐵特質的確立。鋼鐵的原材料具有多變不穩(wěn)定性，經(jīng)常在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)波動，影響產(chǎn)量，因此需要采用專業(yè)的鋼鐵生產(chǎn)穩(wěn)定器中以此保證鋼鐵原材料的穩(wěn)定，該穩(wěn)定器的原理是通過數(shù)學計算來確定鋼鐵原材料的穩(wěn)定值范圍，但往往會有一些偏差，本文所研制的基于智能優(yōu)化技術的鋼鐵生產(chǎn)調度中的RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型采用基于實例的推理方式，將鋼鐵原材料的生產(chǎn)過程中的實際表現(xiàn)出來的物質性質作為實例，在以后的生產(chǎn)調度中若遇到原材料不穩(wěn)定的情況便可以使用實例中的數(shù)據(jù)進行控制。

對于裝置進行優(yōu)化。鋼鐵廠通過加工原材料來生產(chǎn)出各個產(chǎn)業(yè)需要的鋼鐵類型，于是便有許多種加工方案，工藝操作條件也能改變生產(chǎn)出來的鋼鐵類別，因此，本文提出在滿足需求生產(chǎn)量的情況下，根據(jù)鋼鐵原材料的性質來選擇最適合生產(chǎn)的鋼鐵類別，以此達到最優(yōu)生產(chǎn)方案。

2.2 運行實例

對于具體的運行過程如下:

（1）采集鋼鐵生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)。

（2）將鋼鐵原材料數(shù)據(jù)提供給RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型進行分析。

（3）對生產(chǎn)計劃進行統(tǒng)計。

（4）根據(jù)對生產(chǎn)計劃數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)計劃的分析得出最優(yōu)生產(chǎn)方案，進行調度。

3 總結

近年來，我國的鋼鐵生產(chǎn)工業(yè)越來越發(fā)達，而對于鋼鐵生產(chǎn)的計劃調度也同樣不能忽視，因此本文提出了基于智能優(yōu)化技術的鋼鐵生產(chǎn)調度方案，對于我國目前的鋼鐵生產(chǎn)狀況進行了一些調整。通過本文研制的RbR-Cbr混合智能優(yōu)化模型作為核心對鋼鐵生產(chǎn)做出科學合理的分配。本文研究的僅僅是對該方面的一次探索，希望給與后來研究此方面的學者一些參考與借鑒。