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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，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。本发明提供的一种混匀配料Block计划生成的方法和装置，显著提升了在多约束条件下，Block计划的编制质量，同时大大降低了生产组织中计划编制的工作量。

主权项：1.一种生成混匀配料Block计划的方法，其特征在于，包括步骤：S1，获取混匀大堆的总计划；其中，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含量值和H2O含量值；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；S2，获取混匀配料的工艺参数；其中，所述的混匀大堆的工艺参数具体为：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；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，执行优化算法，得到拆分后的全部Block计划；其中，所述优化算法包括步骤：步骤1：设置种群大小为N，令j＝1；步骤2：根据约束条件随机产生N组初始解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； 步骤4：计算种群中个体违反约束的程度，将约束条件1～6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]；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中各项满足预设条件的个体，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；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；其中，所述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；以每个Block计划包含的物料总重量最大为目标，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为以此作为决策变量，建立目标函数其中z为第j个Block计划包含的所有物料的总重量；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表示任一Blockj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表示任一Blockj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表示任一Blockj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4表示任一Blockj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和一种物料使用的料仓的最大个数c的乘积，即cβ；约束5表示任一Blockj计划必须要至少使用完一种物料；约束6表示相邻Block计划的继承性约束，即相邻的2个Block计划使用的物料的种类数量的差异值，不能超过h种；约束7表示第j个Block计划使用的每种物料的取值范围，该取值范围的最小值为0，最大值为每种物料的初始重量值扣除第1个到第j-1个Block计划使用的相应物料的重量值后剩余的重量值，即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。

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