The invention relates to a production scheduling optimization method for beer industry. At present, production scheduling method of beer production enterprises still rely on manual experience to determine, although can basically meet the requirements of production, but the consumption of raw materials, high equipment utilization rate is low, or intermediate products such as storage can not always control. The invention comprises the following steps: obtaining performance index to get beer production equipment; according to the production plan to determine the scheduling goal; according to the beer production scheduling model based on discrete time expression of performance index of equipment and production scheduling objectives established; the beer production scheduling model to optimize the method of collaborative optimization algorithm with adaptive scheduling scheme, the final solution. The invention has the characteristics of openness, robustness, global convergence, high efficiency, accurate and reliable optimization results, and the like.
【技术实现步骤摘要】
一种啤酒生产调度优化方法
本专利技术属于信息与控制
,涉及到自动化技术,特别是涉及一种啤酒工业生产调度优化方法。
技术介绍
流程工业生产调度问题是化工、食品、材料、制药等领域中的一个重要研究内容。生产调度是企业管理的重要组成部分,随着科学技术的迅速发展,生产调度越来越受到流程企业的重视。流程工业生产调度是以流程企业经营效益为目标,协调生产、存储、销售、运输等各个环节,追求整体平衡,并以市场的需求变化为依据,及时的对生产活动进行调整,保证流程企业生产活动顺利的运行。啤酒行业同样需要合理的调度生产,在满足市场订单需求的前提下确定设备生产计划,充分利用糖化锅,糊化锅,过滤槽,发酵罐等设备的加工能力,使生产效率最大化,同时不产生过多的清酒库存造成浪费。目前,啤酒生产企业生产调度仍然依靠人工经验的方法来确定,虽然基本可以满足生产的要求,但是原料消耗高、设备利用率低、清酒等中间产品存储量常常无法控制。人工安排调度也存在着计算难度大耗时耗力的问题,往往调度方案产生后已经过一段时间,调度的实时性十分差。因此对啤酒生产调度进行优化对提高企业生产效率、降低产品成本具有重要意义。啤酒生产调度优化是一个含多极值点的流程工业优化问题。迄今为止,流程工业生产调度优化问题多采用混合整型的离散时间模型,并以传统数学优化方法进行优化,如单纯形法、共轭梯度法、几何平均分析法、分枝定界法等。由于这些优化方法缺乏对大规模模型的求解能力,因而要求解如啤酒工业这类具有大量离散时间跨度的复杂数学形式的优化问题,十分困难。
技术实现思路
本专利技术的目标是针对啤酒生产调度优化中的一些难题,提出一种具有 ...
【技术保护点】
一种啤酒生产调度优化方法,其特征在于,该方法具体包括以下的步骤:步骤1:获取啤酒生产设备的加工时间、加工能力上下限、存储容量上限、以及作业产出/消耗比例系数,这些设备性能指标通过设备商或者通过生产过程中统计获取;啤酒生产设备包括糊化锅、糖化锅、过滤槽、煮沸锅和发酵罐;步骤2:根据市场需求以及啤酒企业的生产计划确定生产调度目标,即各类型啤酒的成品需求量、以及所需总调度时段T;确定生产目标的同时确定当前各设备生产状态以及已有存储量;步骤3:通过步骤1与步骤2获得的设备性能指标以及生产调度目标建立基于离散时间表达的啤酒调度生产模型,确定约束条件与目标函数;①设备分配约束条件:
【技术特征摘要】
1.一种啤酒生产调度优化方法,其特征在于,该方法具体包括以下的步骤:步骤1:获取啤酒生产设备的加工时间、加工能力上下限、存储容量上限、以及作业产出/消耗比例系数,这些设备性能指标通过设备商或者通过生产过程中统计获取;啤酒生产设备包括糊化锅、糖化锅、过滤槽、煮沸锅和发酵罐;步骤2:根据市场需求以及啤酒企业的生产计划确定生产调度目标,即各类型啤酒的成品需求量、以及所需总调度时段T;确定生产目标的同时确定当前各设备生产状态以及已有存储量;步骤3:通过步骤1与步骤2获得的设备性能指标以及生产调度目标建立基于离散时间表达的啤酒调度生产模型,确定约束条件与目标函数;①设备分配约束条件:式中:0/1变量Xlit表示在调度时段t是否在设备i上开始任务l,I为加工设备合集,L为设备的任务合集,一种啤酒类型就代表一种任务,T为调度时段的合集,τli为设备i处理任务l的所需时间,M为大于10000的整数;②设备加工能力约束条件:式中:变量Blit表示在调度时段t设备i对应任务l的加工量,与依次表示设备i对应任务l的最小加工量与最大加工量,为保证啤酒设备生产效率以及能源使用率,不低于的80%;③存储容量约束条件:式中:变量SIjt表示调度时间段t末物料j的库存量,为物料j的存储容量上限;④物料平衡约束条件:式中:θjl为任务l产出物料j的比例系数,为任务l消耗物料j的比例系数;⑤优化目标函数:啤酒工业生产调度的主要目的是在完成指定各啤酒类型需求生产量的前提下使在制品最少,即各时间段各物料j的库存量最小,故设定以下目标函数作为评估模型:式中:Wl表示任务l的需求产量,j'表示各任务最末工序的物料,i'表示最末工序设备,t'表示最后一个时间段;步骤4:利用自适应协同优化算法的方法对啤酒生产调度模型进行优化,最终求解生产调度方案;具体步骤如下:①对啤酒生产调度模型进行分解生成学科级与系统级模型:以单日生产调度为单位划分为各学科级模型,生产调度总日数即为学科级个数,具体模型如下:式中:Fk(Xk)表示学科级模型目标函数,fk表示子学科目标函数,即为步骤3-⑤所列出的优化目标函数;Jk表示一致性约束由...
【专利技术属性】
技术研发人员:郑松,朱枫,葛铭,郑小青,魏江,葛文锋,
申请(专利权)人:杭州电子科技大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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