間歇過程生產(chǎn)調(diào)度廣義析取規(guī)劃模型及算法研究.pdf

1、隨著工業(yè)生產(chǎn)向高科技化、高度集成化、管理復(fù)雜化、經(jīng)營管理知識的多領(lǐng)域協(xié)作化等方面發(fā)展，作為工業(yè)生產(chǎn)過程控制與管理的指揮中心，生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)正發(fā)揮著越來越大的作用。生產(chǎn)調(diào)度就是在一定時間水平上合理分配資源，以達到預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)任務(wù)的目標。經(jīng)證明，生產(chǎn)調(diào)度問題是NP完全問題。 為了求解生產(chǎn)調(diào)度問題，人們開始借助于多種方法，其中建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型進行求解是被普遍使用的，且也是求解效果最好的方法。目前，生產(chǎn)調(diào)度中廣泛使用的是混合整數(shù)線性規(guī)劃

2、(MILP)和混合整數(shù)非線性規(guī)劃(MINLP)，其中以混合整數(shù)線性規(guī)劃模型(MILP)最有研究價值。但是因為模型自身描述存在局限性和客觀生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性，模型有不直觀、難于系統(tǒng)化實現(xiàn)和具有復(fù)雜超結(jié)構(gòu)等缺點，最終給求解模型帶來了困難，其求出的結(jié)果并不能達到預(yù)期的效果，有時甚至根本無法求解。因此僅完全依靠經(jīng)典的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來解決是困難的，所以結(jié)合邏輯，把邏輯引入到數(shù)學(xué)優(yōu)化問題中去已經(jīng)成為近幾年部分學(xué)者努力的方向。 本文介紹了目前較主

3、要的三種基于邏輯方法的模型框架，選擇了更適合生產(chǎn)調(diào)度建模的廣義析取規(guī)劃(GDP)方法，結(jié)合以狀態(tài)任務(wù)網(wǎng)(STN)為描述基礎(chǔ)的間歇過程生產(chǎn)調(diào)度MILP模型，建立了一種新的基于邏輯的間歇過程生產(chǎn)調(diào)度廣義析取規(guī)劃模型。此模型在保留了原MILP模型整體性的基礎(chǔ)上，以布爾變量代替O-1整形變量，析取式表示約束分支選擇，邏輯命題控制生產(chǎn)規(guī)則方案，克服了O-1變量的超結(jié)構(gòu)形式，使模型表達更加直觀靈活。同時本文借鑒分支定界算法思想，結(jié)合建立模型的特點，

4、改進了松弛策略和分支策略，給出了基于邏輯分支的分支定界法。該算法最大的特點是依據(jù)模型布爾變量之間存在的關(guān)系，通過邏輯推理剪掉了大量分支，這樣在考查較少的結(jié)點后，就得到了問題的最優(yōu)解。此外，為了進一步提高算法效率，本文還根據(jù)工藝流程特點，總結(jié)出了適合調(diào)度分配的加工規(guī)則，依據(jù)這些規(guī)則可以在算法之前預(yù)處理部分布爾變量，節(jié)省了算法處理這些布爾變量的時間。通過對一個實際化工處理過程進行實例仿真分析，驗證了提出的模型和算法的實用性和有效性。文章最后