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申请/专利权人：宝信软件(安徽)股份有限公司;清华大学

摘要：本发明公开了基于多目标优化的冶金库区垛位决策方法，涉及冶金库区物流调度技术领域，本发明对库区简化抽象约束，建立对垛位进行分配的约束条件，将板坯的入库垛位以及执行入库操作的所选天车作业指令定义为决策变量，将与入库板坯属性、天车属性、库内垛位属性相关的参数定义为辅助变量，以热轧板坯库垛位决策为研究对象，以减少库区倒垛量、降低垛位不规整程度、减少物流等待时间、提高天车工作效率为目标建立了板坯入库垛位决策智能模型，并结合问题特征和经验知识设计了基于改进NSGA‑II的多目标智能优化算法对问题进行高效求解，解决了现有技术中存在的倒垛操作会阻碍库区物流效率的问题。

主权项：1.基于多目标优化的冶金库区垛位决策方法，其特征在于，包括：获取钢种种类，钢种温度，板坯的长度、温度、宽度以及目前物料在库物料分布；对库区简化抽象约束，建立对垛位进行分配的约束条件，建立对天车作业的约束条件；将板坯的入库垛位以及执行入库操作的所选天车作业指令定义为决策变量，将与入库板坯属性、天车属性、库内垛位属性相关的参数定义为辅助变量；将倒垛现象分为3类，分别计算出相应的倒垛次数；所述倒垛现象和对应倒垛次数计算具体为：当即板坯i同垛位下层板坯中有较早提走的板坯k，则板坯i被提前移动到其他垛位，又由于没有二次倒垛的产生，则板坯i的倒垛次数Ni＝0；当且即板坯i同垛位下层板坯中没有板坯先提走，但是板坯i上层有板坯先提走，则当轮到板坯i时，其上层板坯数发生变化导致其倒垛次数发生了变化，此时Ni＝Di-maxQik-Dk-1；当且即板坯i同垛位上、下层板坯中没有提坯计划号优先的，此时板坯i的倒垛数为初始上层板坯数，即Ni＝Di；得到的板坯i倒垛次数Ni，倒垛次数计算公式： 进行板坯垛位分模型多目标优化，使热轧生产计划需要的板坯出库时的倒垛量最小；采用NSGA-II算法对NSGA算法实际应用中存在的问题进行改进，针对最小化的多目标优化问题，重新定义解的支配关系，NSGA-II算法按照快速非支配排序对种群中的所有个体进行排序，并在其支配解中继续排序直到所有个体有级；所述NSGA-II算法计算步骤为：a.对于种群的每个个体，计算出它的支配解集合Sp和被支配的个数np；b.将被支配的个数np＝0的个体归入pareo级最高的F1集合里；c.对于F1集合里的个体，对它们的支配解集合中的所有个体做np＝np-1，对np＝0个体将其归入到F2集合里；d重复步骤c的操作将完成F3、F4，…的分级，种群中所有的个体完成分级则结束；针对铸板坯需要进入板坯场，以减少提走板坯时的倒垛量和缩短进入板坯场时板坯在辊道的进给长度为目标进行优化；所述减少提走板坯时的倒垛量和缩短进入板坯场时板坯在辊道的进给长度的具体字符串编码形式具体为：Input＝{板坯号，长度，宽度，温度，热轧计划号，提坯序号，入库辊道号，入库序号}N*8其中N代表待优化入库板坯数量；采用随机两个种群的头部随机长度的遗传信息交换，尾部遗传信息重新生成来实现交叉操作；对自适应公式进行了改进，使之适用于双目标操作。

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