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申请/专利权人：中冶南方工程技术有限公司

摘要：本发明涉及冶炼配料技术领域。本发明具体公开了一种改进的混匀配料Block计划生成的方法，所述方法包括：获取混匀大堆的总计划；获取混匀配料的工艺参数；将混匀大堆的总计划和混匀配料的工艺参数，输入到Block拆分模型中；指定Block拆分模型中第一个Block计划的约束条件，执行优化算法，得到拆分后的全部Block计划；其中，所述Block拆分模型用于将一个混匀大堆的总计划，拆分为多个Block计划。本发明还提出了一种应用上述方法的改进的混匀配料Block计划生成的装置和计算机可读存储介质。本发明提供的一种改进的混匀配料Block计划生成的方法和装置，简化了计算过程，提升了计算效率和解的稳定性，显著提升了Block计划生成的实用性和高效性。

主权项：1.一种改进的混匀配料Block计划生成的方法，其特征在于，包括步骤：S1，获取混匀大堆的总计划；S2，获取混匀配料的工艺参数；S3，将混匀大堆的总计划和混匀配料的工艺参数，输入到Block拆分模型中；S4，指定Block拆分模型中第一个Block计划的约束条件，执行优化算法，得到拆分后的全部Block计划；其中，所述Block拆分模型用于将一个混匀大堆的总计划，拆分为多个Block计划；同时可以指定第一个Block计划中必须使用的物料种类以及禁止使用的物料种类，将必须使用的物料种类的第一集合记为A，将禁止使用的物料种类的第二集合记为B，若未指定第一个Block计划中必须使用的物料种类，则根据所有物料的硅含量等级，将每个硅含量等级中重量最大的物料种类，加入集合A中，并且将第一个Block计划的第一集合A和第二集合B作为该Block计划的约束条件；所述的混匀大堆的总计划具体为：混匀大堆的总计划包含多种物料，每种物料的参数包括重量值、SiO2含量值、TFe含量值、H2O含量值、有害元素总含量值和硅含量等级；以及根据所有物料的参数计算得到混匀大堆的总计划的SiO2含量值和TFe含量值；所述的混匀配料的工艺参数具体为：每种混匀配料对应一种物料，每种物料存放于料仓中，一种物料至少使用一个料仓，一种物料使用的料仓的最大数量是c，其中，c≥1；料仓的工艺参数包括第一下料速度值，将第一下料速度值的范围设定为[α,β]，其中α为料仓的最低下料速度，β为料仓的最高下料速度；多个料仓对应一个混匀料槽，混匀料槽的工艺参数包括第二下料速度值，将第二下料速度值设定为v；所述的Block拆分模型具体为：Block拆分模型用于将混匀大堆的总计划拆分为多个Block计划，每个Block计划包含混匀大堆中的多种物料，将每个Block计划包含的物料的种类数量限制在数量范围[a,b]内，其中a为Block计划包含的物料的种类数量最小值，b为Block计划包含的物料的种类数量最大值，同时除最后一个Block计划外的每个Block计划必须至少用完1种物料，至多用完d种物料；进一步的，以每个Block计划包含的有害元素总含量值最小为目标，建立Block拆分模型中Block计划的目标函数；以每个Block计划和混匀大堆的总计划的SiO2含量值和TFe含量值满足预先设定的条件以及混匀配料的工艺参数作为约束，建立Block拆分模型中Block计划的约束条件；所述的Block拆分模型的目标函数，具体为：Block拆分模型将混匀大堆的总计划拆分为多个Block计划，将拆分后的Block计划按照拆分的时间先后顺序进行编号，将编号设定为j，令第j个Block计划中使用的混匀大堆的总计划中的物料重量依次表示为并以此为决策变量，建立目标函数： 其中，为第i中物料的有害元素总含量值，z为第j个Block计划包含的所有物料的有害元素总含量值；所述的Block拆分模型的约束条件，具体为：第j个Block计划需要满足的约束条件如下： 其中，约束条件1表示第j个Block计划中使用的物料的种类数量必须在数量范围[a,b]内；约束条件2表示第j个Block计划的SiO2含量值与混匀大堆的总计划的SiO2含量值相等，即等硅约束；约束条件3表示第j个Block计划的TFe含量值与混匀大堆的总计划的TFe含量值相等，即等铁约束，约束条件4表示第j个Block计划使用的每种物料的下料速度不低于料仓最低下料速度α，并且不高于料仓的最高下料速度β和每种物料使用的料仓的最大个数c的乘积，即cβ；约束条件5表示除最后一个Block计划外的第j个Block计划用完的物料必须至少有1种，至多有d种，需要注意，当j＝1时，第j个Block计划使用的每种物料重量的取值范围为约束条件6，具体为： 当j1时，第j个Block计划使用的每种物料重量的取值范围为约束条件7，具体为： 约束条件6表示，第一个Block计划中必须使用的物料种类的第一集合A中的第i种物料的用量范围为开区间0,mi]，即第一集合A中的物料必须在第一个Block计划中使用，第一个Block计划中禁止使用的物料种类的第二集合B中的第i种物料的用量为0，即第二集合B中的物料禁止在第一个Block计划中使用，其他的第i种物料的用量范围为闭区间即可用可不用；约束条件7表示，从第二个Block计划开始，上一个Block计划中使用过但未用尽的物料，在下一个Block计划中必须使用，其用量范围为开区间其余的第i种物料的用量范围为闭区间所述的优化算法具体为：优化算法使用遗传算法，首先利用优化算法计算得到第一个Block计划，然后从混匀大堆的总计划中扣除该Block计划所使用的物料的重量得到剩余的混匀大堆的总计划，重复上述优化算法计算过程，直到剩余的混匀大堆的总计划中剩余的物料种类数量在预先设定的种类数量范围之内，优化算法计算过程结束，得到全部的Block计划；优化算法包括步骤：步骤1：设置种群大小为N，令j＝1；步骤2：当j＝1时，根据约束条件6随机产生N组初始解；当j1时，根据约束条件7随机产生N组初始解；每组解形如每组解对应种群中的一个个体，种群中的个体对应Block计划中的决策变量，令迭代次数g＝0；步骤3：使用如下公式计算每组解的适应度，每组解的适应度对应Block计划的目标函数，该公式将最小化目标函数转换成最大化适应度； 步骤4：计算种群中个体违反约束的程度，将约束条件1～5转化成个体违反约束的程度的公式，将约束条件1～5中的不等式转化成“≤”形式，等式转化成绝对值形式，得到个体违反约束的程度的向量CV，如下： CV＝[CV1,CV2,...,CV8]；其中，CV3、CV4分别对约束条件2、3做了松弛处理，允许第j个Block计划中的SiO2含量值、TFe含量值与混匀大堆的总计划中SiO2含量值、TFe含量值的比值差异在范围[0,λ]内，其中，λ为松弛因子；步骤5：判断迭代次数g是否达到预设的最大迭代次数G，若是，则输出个体适应度最大且个体违反约束的程度的向量CV中各项均为非正数的个体，记为第j个Block计划的最优解转到步骤9；否则转到步骤6；步骤6：令g＝g+1，根据轮盘赌选择法从N组解中选取存活的N组解，作为下一代种群；步骤7：根据优化算法中预设的交叉概率，对选择的N组解进行单点交叉操作；步骤8：根据优化算法中预设的变异概率，对执行单点交叉操作后的N组解中的每一组解的所有变量依次进行变异操作；转到步骤3；步骤9：从混匀大堆的总计划中扣除第j个Block计划所使用的物料的重量得到剩余的混匀大堆的总计划，判断剩余的混匀大堆的总计划的物料种类的数量是否在数量范围[a,b]内，若是，将剩余的物料的重量值组成的一组解作为最后一个Block计划的最优解，记为xj+1*，得到混匀大堆的总计划拆分后的Block计划的集合为[x1*,x2*,...,xj*,xj+1*]T，优化算法计算过程结束，得到全部的Block计划；否则，令j＝j+1，转到步骤2。

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