(57)【要約】【課題】あらかじめ決めたオーダー計画に基づき、複数のスラブを一つにまとめて組合せ、最適な組合せパターンを探索して決定する連鋳材のスラブ単重の決定方法に関する。【解決手段】探索した組合せパターンが、それ以前の所定回数前までの組合せパターンをタブーとして該タブーに合致しないことを確認するタブー探索法を適用してなる。【選択図】　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
あらかじめ決めたｎ個（ｎ：整数、ｎ＞１）のオーダーに基づきスラブ単重を決定する方法であって、前記ｎ個のオーダーをｎ個のスラブとする場合の平均スラブ単重を、平均スラブ単重最大値の初期値として記憶手段に格納する初期処理工程と、
前記ｎ個のスラブを、　所定の制約条件に基づいて組合せ可否を判定しつつ複数のスラブを１本のスラブにまとめる組合せパターンを作成し、該組合せパターンが、それ以前の所定回数前までの組合せパターンをタブー探索法におけるタブーとして当該タブーに合致しないことを確認するタブーの確認処理工程と、
タブー探索法におけるタブーでない場合に、　該組合せパターンにおける平均スラブ単重を算出する近傍最適解の探索処理工程と、
該探索処理工程において見出された近傍最適解と、前記の記憶手段に格納した平均スラブ単重最大値を比較し、　大きい方の値を新たな平均スラブ単重最大値として前記の記憶手段に格納する最大値の比較・保存処理工程と、
を有してなり、
前記の初期処理工程を除く各工程をループとし、所定の収束判定条件が満足されるまで繰返すことを特徴とするスラブ単重の決定方法。
【請求項２】
前記の所定の収束判定条件を、ループとして繰返す際の繰返し回数とすることを特徴とする請求項１に記載のスラブ単重の決定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、連鋳におけるスラブの切断・分割に際してのスラブの組合せパターンを最適化するスラブ単重の決定方法に関し、特に、熱延・冷延鋼板向けの薄板用スラブのスラブ単重の決定方法に好適に適用する。
【０００２】
【従来の技術】
鉄鋼製品の製造過程においては、複数のオーダーをひとつのスラブとして取り扱う場合が多い。複数のオーダーがあった場合、オーダー同士を組合せてできるだけ１つ１つのスラブの重量（スラブの単重）を大きくすることが行われている。　特に、コイル状の製品である薄板の生産管理においては、設備仕様上の最大スラブ、すなわち、最大長、最大重量等としたスラブを一時に圧延や焼鈍処理できるようにして最適な操業を達成し、その後、最終的に製品段階でオーダーに基づいて分割することが行われている。
【０００３】
その場合、全てのオーダーの組合せパターンを探索しスラブ単重を最適化することが最良であるが、実際には、組合せパターンが天文学的な数となり、全てを探索することは不可能である。例えば、わずか２０本のオーダーであっても、すべての組合せを考えた場合、その総組合せパターンは２０！通りとなり、１兆通りを大きく超える数となる。
【０００４】
そのため、従来は、オーダー質量の大きい順に組合せ可能な２本を組合せる処理が行われていた。　すなわち、オーダー質量が大きい順にソートし、オーダー質量が大きいもの同士を組合せてみて、組合せ可能な場合、その組合せたスラブを除外し、再度オーダー質量が大きいもの同士を組合せていくということを繰返す簡易的な手法が採用されていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の従来方法では、オーダーを組合せた結果が必ずしも全体として真に最適なものではなかった。特に、操業の観点からは、オーダー計画に対して、そのオーダーにおける平均スラブ単重を最大とすることが最適であるとされる。ところが、単にスラブ質量が大きいもの同士を組合せても、全体としての平均スラブ単重を最大とすることはできず、生産ライン全体としての操業の最適化を実現することはできなかった。
【０００６】
本発明は、スラブを組合せた結果の平均スラブ単重を最大とすることを可能とした生産管理方法を提供するものであり、特に好適には、薄板用スラブのスラブ単重の決定方法を提供するものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、あらかじめ決めたｎ個（ｎ：整数、ｎ＞１）のオーダーに基づきスラブ単重を決定する方法であって、前記ｎ個のオーダーをｎ個のスラブとする場合の平均スラブ単重を、平均スラブ単重最大値の初期値として記憶手段に格納する初期処理工程と、　前記ｎ個のスラブを、　所定の制約条件に基づいて組合せ可否を判定しつつ複数のスラブを１本のスラブにまとめる組合せパターンを作成し、該組合せパターンが、それ以前の所定回数前までの組合せパターンをタブー探索法におけるタブーとして当該タブーに合致しないことを確認するタブーの確認処理工程と、　タブー探索法におけるタブーでない場合に、　該組合せパターンにおける平均スラブ単重を算出する近傍最適解の探索処理工程と、　該探索処理工程において見出された近傍最適解と、前記の記憶手段に格納した平均スラブ単重最大値を比較し、　大きい方の値を新たな平均スラブ単重最大値として前記の記憶手段に格納する最大値の比較・保存処理工程と、　を有してなり、　前記の初期処理工程を除く各工程をループとし、所定の収束判定条件が満足されるまで繰返すことを特徴とするスラブ単重の決定方法によって上記課題を解決した。
【０００８】
また、本発明は、前記の所定の収束判定条件を、ループとして繰返す際の繰返し回数とすることが好適であることを見出したのである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
まず、タブー探索法について、図５に簡単な例をあげて説明する（久保幹雄、松井知己；組合せ最適化〔短編集〕；朝倉書店による）。
本例は、図５（ａ）に示すように、モジュール１からモジュール７の７個の絶縁体モジュール３を組合せて積層した積層絶縁材２に電池４で電圧を印加し、その絶縁特性を最適化して設計する組合せ問題の例である。
【００１０】
まず、材料の特性評価を可能とした何らかの手法により、図５（ａ）に示す初期解が与えられたものとし、この初期解からタブー探索をスタートする。図５（ａ）の場合、先頭のモジュール２にモジュール５が続き、積層絶縁材２の絶縁特性は、１０単位であったとする。
タブー探索法は、近傍探索により、現在の解から近傍最適解に到達できるとの仮定に基づく解法である。すなわち、各モジュールのうちの２要素を交換することで、１つの解から別の解に到達させるものである。これをムーブと称する。本例では、このムーブで到達できる近傍最適解の数は２１となる。そして、タブー探索法においては、比較的最近の交換の逆を行って元の状態に戻ることを防ぐために、最近交換したモジュールの再交換をタブー（禁止）する制約条件とするのである。本例では、最近３回の交換をタブーとするものとし、そのタブーとするデータ構造を２１通りの組合せとしてメモリーできるようにしている。このデータ構造を、単にタブー構造とも呼ぶ。また、該当する再組合せをタブーとする回数をタブー長と呼ぶ。
【００１１】
図５（ｂ）に示すように、初期状態（すなわち、交換０回目）では、積層絶縁材の現在の解に対し、２１通りのタブー構造中のタブー長はすべて「０（空）」である。ここで、図中では見易さのため「０」の記載を省略している。
一方、ここでは説明を省略する別の絶縁特性解析ルーチンに基づき、交換を行った場合に特性改善の大きい順にモジュール交換トップ５の改善値を算出しておく。そして、最良の改善値となるモジュールの入換（表中の＊）を適用する。
【００１２】
その結果、図５（ｃ）の状態となり、絶縁特性は１６単位に改善される。なお、前回の交換に基づくタブー長「３」がメモリーされる。
次に、前回と同様の処理を行い、最良の改善である（３、１）の入換を行う。この入換は、タブーではない。
その結果、図５（ｄ）の状態となり、絶縁特性は１８単位となる。今回は、モジュール交換トップ５の改善値の表において１番目はタブーとなるため、表の２番目の交換が採用される。
【００１３】
そして、このように所定の収束条件を満足するまで探索を実行していき、近傍最適解を得るのである。なお、実際の制約条件等は、任意にチューニングすることが必要である。また、実際の探索においては、タブーであっても敢えてそのタブー制約を破る例外条件を設けておくことも重要である。このような例外条件をアスピレーション基準と呼ぶ。
【００１４】
本発明者らは、このタブー探索法をスラブ単重の決定に適用することで簡便かつ高精度にスラブの組合せパターンを最適化できることを見出したのである。
上述のタブー探索法をスラブ単重の決定方法に適用した本発明について、以下に説明する。なお、以下においては、説明を簡単にするため、２つのオーダーを組合せるパターンについての最適化方法を説明するが、本発明がこれに限定するものではなく、スラブを処理する下流工程での設備仕様等が充足されれば、３つ以上のオーダーを組合せても良いことは言うまでもない。
【００１５】
図２に示すように、組合せ前としてＡ〜Ｇ・・・　のｎ個のオーダーがある場合、まず、第１段階として、ｎ個のオーダーの内の２個を組合せ、その　ｎＣ２　通りの組合せから、平均スラブ単重が最大となる組合せを探索する。そして、組合せ１回目として、オーダーＤとオーダーＦを１本のスラブとして組合せ、新たにｎ−１本のスラブとした近傍最適解を得る。
【００１６】
次に、更に探索を進め、図３に示すように、組合せ２回目として、新たにスラブＢとスラブＥを１本のスラブに組合せ、ｎ−２本のスラブとして平均スラブ単重を更に大きくした近傍最適解を得る。図３の場合、組合せ前にスラブ本数ｎ本、平均スラブ単重Ｗである組合せパターンが、組合せ２回目において、スラブ本数ｎ−２本、平均スラブ単重Ｗ＋αの組合せパターンとなる。
【００１７】
そして、以上の探索を、所定の収束条件が満たされるまで続け、最適な組合せパターンを求めるのである。
なお、本発明においては、所定のタブー長の期間の再組合せを禁止して探索を続けることを特徴とする。ただし、タブーの期間経過後は、すでに１本に組合せたスラブに対しても再組合せを行ってタブー探索を続行する。
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１が、本実施の形態におけるスラブ組合わせ処理方法の全体を示す。ｎ本のスラブの組合わせを考える。ここで、組合わせは、２つのスラブを１つにする組合わせまで考えることにする（３つ以上のスラブを１つに組合わせることはこの例示では考えない）。
まず、１１０　で示すタブーの確認を行う。これは、今まで行った組合わせ結果の記憶を参照し、任意に設定したタブー長と呼ぶ回数を遡った試行回数の間行った組合わせをしていないかを確認する。ここで確認した組合わせは次の１２０　の近傍最適解を求める時に除外する。
【００１９】
次に、１２０　に示す近傍最適解を求める。ここでいう近傍最適解とは、ｎ本のスラブの中から、２個のスラブを取り出して組合わせた場合に、組合わせで生成された１本と残りのｎ−２本のスラブの平均重量が一番大きくなる組合わせのことをいう。その組合わせの求め方は　ｎＣ２　通りあるが、ｎは数百〜数千のオーダーなので全ての組合わせを求めて決定することが可能である。このときに、１１０　で行ったタブ−長の回数遡った組合わせによる解は除外して、近傍最適解を求める。
【００２０】
次に、１３０　の最大値の比較と保存を行う。ここでは、いままでの試行の中で得た一番大きな平均スラブ重量とその組合わせパターンを記憶しておく。その値と、今回の試行で得た平均スラブ重量を比較し、今回の試行で得た平均スラブ重量が大きい場合は、その値をいままでの試行で得た一番大きな平均スラブ重量と置き換える。また、その時の組合わせパターンも記憶しておく。
【００２１】
次に、１４０　の収束判定を行う。ここでは、任意に設定した最大試行回数を用いる。現在の試行回数が最大試行回数よりも大きくなった場合は収束したとしてｅｎｄへ向かう。現在の試行回数が最大試行よりも小さい場合は収束していないとして、１１０　へ戻る。この繰返しを収束するまで行う。
ここで、収束判定処理工程１４０　における収束判定条件としては、最も単純には、上記の探索をループとして繰返す繰返し回数の値を採用する。また、探索して得られた平均スラブ単重の値を時系列的に比較し、例えば、　その値の変化が一定以内に収斂するか否かで判定するようにしても良い。
【００２２】
【実施例】
図４は、本発明による一実施例を示す。図４では、実際にある９０本の組合わせ対象スラブのデータをもとに、本発明と従来技術である従来アルゴリズムとの比較を行った。その結果、従来技術では△３．３　％減の組合わせを見つけたのが、本発明では△１５．６％減の組合わせを見つけることができ、平均スラブ単重も従来技術の＋３．４　％から＋１５．７％へと大幅に向上することができ良好な結果が得られた。
【００２３】
【発明の効果】
本発明によれば、スラブの組合わせパターンを求めるにあたり、近傍最適解を求め、その近傍最適解を求めるために行ったスラブの組合わせを覚えておき、次の近傍最適解を求めるときに任意間、同じ組合わせを禁止して次の近傍最適解を繰返し求めていくことで最適な組合わせを求めるため、スラブ重量を大きくできるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のスラブ単重の決定方法を示すフローチャートである。
【図２】スラブ設計の最適化にタブー探索法を適用した例を示す模式図である。
【図３】スラブ設計の最適化にタブー探索法を適用した例を示す模式図である。
【図４】タブー探索法を適用する本発明のスラブ単重の決定方法（本発明）と、質量の大きい順に組合せを行う従来のアルゴリズムを比較するグラフである。
【図５】本発明に適用するタブー探索法の簡単な説明図である。
【符号の説明】
１　　　　スラブ（鋳片）
２　　　　積層絶縁材
３　　　　絶縁体モジュール
４　　　　電池（直流電源）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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