[发明专利]加热炉调度的优化算法

权利要求书

1.一种加热炉调度的优化算法；其特征在于，包括界面表示层、业务逻辑层和数据访问层，其中：

界面表示层负责收集业务逻辑层需要使用的数据，调用业务逻辑层提供的服务，并将业务逻辑层返回的数据以界面的方式呈现；

业务逻辑层负责响应界面的调用请求，获取界面表示层的信息和数据访问层的数据，负责执行特定的业务逻辑运算，将结果返回给调用者和写入数据库；

数据层由关系数据库组成，负责存储要持久化的数据。

2.如权利要求1所述的加热炉调度的优化算法，其特征在于，界面表示层选择轧制计划、设置数学模型和SS优化算法的参数，调用业务逻辑层的分散搜索SS算法。

3.如权利要求1所述的加热炉调度的优化算法，其特征在于，业务逻辑层对界面层选择的轧制计划、板坯制造计划和板坯库板坯信息进行解析，生成加热炉调度的数学模型。

4.如权利要求1所述的加热炉调度的优化算法，其特征在于，应用分散搜索SS算法求解加热炉优化调度计划，并将分散搜索SS算法求得的加热炉调度计划进行解析，传给界面表示层、存入到数据库表，并对板坯制造计划和板坯库基本信息进行同步更新。

5.如权利要求2-4中任何一项所述的加热炉调度的优化算法，其特征在于，SS算法的基本组成部分为：初始解生成方法，参考解集合，解的结合方法和改进方法。

6.如权利要求5所述的加热炉调度的优化算法，其特征在于，初始解的生成方法设计包括：

每个个体的编码由两个链表组成，其中，solL包含了被选中的板坯序列，solF对应被选中的板坯指派的加热炉；在初始解的产生过程中，链表solL中的第i个元素值sli从[1，…，|Ci|]的整数中随机产生；solF中的元素值基于记忆频数的方法产生；记f(sli，k)为板坯sli被指派到加热炉k的频数，则在生成新个体时板坯sli被指派到加热炉k的概率与f(sli，k)成反比。

7.如权利要求5所述的加热炉调度的优化算法，其特征在于，

所述组合算子为基于随机变量序列的投票组合算子RVSBVCO或单点交叉组合算子OPCCO，其均由子集中的两个个体生成一个新个体；

基于随机变量序列的投票组合算子RVSBVCO采用了基于概率的选举机制，由子集中的2个个体来共同决定新个体的编码；基于随机变量序列的投票组合算子RVSBVCO首先对每个个体中的变量进行随机排序，然后基于选举规则按照变量重新排定的位置顺序从小到大地选举产生新个体中每个变量的基因值；

记v1为个体1的变量位置，v2为个体2的变量位置，则选举规则如下：在同一轮投票中，变量位置小的个体获胜，在变量位置相同的情况下，目标函数值小的个体获胜。