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炼钢厂智能优化调度系统钢铁制造流程是物态转变、物性控制与物流控制的优化结合，其生产过程是一种准连续/间歇过程，对其生产过程进行运行控制既要考虑治金工序单元的功能优化及可靠的生产控制，还要考虑上下游工艺流程的优化协调。对钢铁企业而言，如果各工序单元自动化化系统稳定可靠，那么生产的主要问题就是如何根据订单计划组织生产以及如何克服生产过程中扰动，优化生产节奏的问题。目前钢铁企业大多还处于手工编制计划阶段，手工编制计划大多依赖经验，时间周期较长、力度粗（不能到具体设备）、难以基于多目标进行优化。因此基于计算机建模技术，建立生产优化调度模型，实现计划的自动编制，提高作业调度的精细化和智能化，具有重要现实意义。

技术原理

本技术基于多智能体的计划调度算法，把复杂的钢铁生产流程抽象为一个多智能体系统，对复杂物流系统进行建模与仿真优化通过分步骤和反馈迭代优化（局部优化、全局优化），化解求解难度，提高适应性，通过基于智能体仿真、局部运筹优化（搜索）、可理解/可进化的计划调整策略，充分发挥人（全局、经验直觉）、机（模型化、涌现化）优势。解决了炼钢厂智能排产及动态调度问题。

技术内容

基于多智能体的计划调度算法的特钢厂智能调度系统为例所涉及的关键技术如下∶（1）工艺路径确定∶基于品种、规格、钢种、锭型，从工艺路径数据库查询生产工艺路

径信息，确定各订单所需要的主要工艺流程。

（2）物料需求计划∶冶炼物料需求计算，需要沿物料转换逆过程， 由锻钢对申渣锭/铸

锭重量需求，依次计算电渣锭/铸锭支数、电极棒支数、冶炼钢水重量需求，计算过程需要考虑余材充当及物料转换过程中收得率，最后得出物料余材充当量及新物料需求量。

（3）生产工艺组合；设备周转时间、设备容量、工艺和质量要求、工装设备更换频率等

形成各工序的生产组合策略，以生产组合策略作为约束，以满足交期、减少余材产生降低库存、减少设备更换次数、减少瓶颈设备空闲时间、降低能耗作为目标进行迭代，给出生产任务的组合及生产次序，即计划粗排，计划粗排作为作业计划的初始值。

（4）多智能体仿真∶作业计划通过多智能体仿真技术实现，把钢铁生产过程复杂的物流

系统抽象为一个多智能体系统，将生产流程中的工位、工序抽象成智能体模型，基于各工序

的生产工艺要求和优化策略，建立同工序多设备任务分配机制以及前后上下游工序之间任务

协调机制，以计划粗排、设备生产状态、库存信息、生产实绩作为输入驱动智能体仿真系统

运行，通过模拟整个生产流程，细化各工位作业时间，减少非作业时间和不必要的等待，提高作业效率。

（5）多目标评判和调整∶涉及到两个方面一是在仿真过程中，根据仿真结果，对本计划的交货期、余材、生产效率和能耗进行综合评判，通过①恶化指标优化调整。②充分利用后续工位影响这些反馈信息，提出计划调整策略，输出给工序协调智能体。为避免陷入局部优

化，需要结合蒙特卡罗组炉次序或权重调整；二是仿真结束，或计划人员认为目前所得到的计划集合足够好时，对各计划仿真结果的交货期、余材、生产效率和能耗等指标进行综合评判，从中选择满意方案。

（6）动态调度∶动态调度包括计划执行情况反馈（正常与偏差）、动态调整、计划重排等内容。首先对造成计划偏离的扰动因素进行判断（时间提前或滞后、温度不达标、质量不合格、设备故障、计划调整等），根据扰动大小，确定调整策略，如果扰动较小，仅需要通过

仿真系统进行优化调整即可，如果是大扰动，则需要进行异常重排。通过动态调整，可以实现对生产过程动态管控和闭环控制。