[发明专利]钢厂原料堆位布局优化方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种钢厂原料堆位布局优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取原料数据，根据所述原料数据建立原料场堆位布局的数学模型；其中所述原料数据包括料条属性参数、料堆属性参数、权重约束参数与皮带机运输网络参数；

初始化所述数学模型，在所述数学模型中输入关于待布局的料条属性参数与权重约束参数生成原料堆位预配置结果；

利用遗传学算法优化调整所述原料堆位预配置结果，输出优化的钢厂原料堆位布局方案。

2.根据权利要求1所述的钢厂原料堆位布局优化方法，其特征在于，所述根据所述原料数据建立原料场堆位布局的数学模型的步骤，包括：

将所述原料数据中的料条按其属性参数与权重约束参数并结合料堆属性参数与皮带机运输网络参数建立基于目标函数的数学模型，使得所述数学模型输出的钢厂原料堆位布局能够满足最短原料总吨公里运行数和最短的堆取料机行走总距离。

3.根据权利要求2所述的钢厂原料堆位布局优化方法，其特征在于，所述目标函数与相应的约束条件如下：

其中，f(x)为该染色体的评分；m为料条的个数；D_i——该染色体第i个料条的料条容量约束分值；P_i为该染色体第i个料条的分散堆放约束分值；Q_i为该染色体第i个料条的固定搭配组合约束分值；R_i为该染色体i个料条的位置偏好约束分值；G_i为该染色体i个料条的产品相容性约束分值；H_i为该染色体第i个料条的相近原则约束分值；L为该染色体的料条水平利用约束分值；M为该染色体的堆取料机运行距离最短约束分值；N为该染色体的吨公里数最短距离约束分值；α，β，ω，ρ，λ，ψ，η，v，χ为各项权重系数。

4.根据权利要求1所述的钢厂原料堆位布局优化方法，其特征在于，所述权重约束参数的约束条件包括：

相近原则、料体利用水平原则、容量约束原则、分散堆放约束原则、固定搭配组合原则、位置固定原则与相容性原则，其中，所述料体利用水平原则与相近原则均为松弛约束，其余原则均为必须满足。

5.根据权利要求1所述的钢厂原料堆位布局优化方法，其特征在于，所述利用遗传学算法优化调整所述原料堆位预配置结果，输出优化的钢厂原料堆位布局方案的步骤，包括：

以所述原料堆位预配置结果为种群，针对所述种群类的个体以适应度函数进行变异操作，将变异后的个体进行交叉重组操作生成新的方案种群；

对新的方案种群进行选择，产生下一代方案种群，计算所述下一代方案种群与所述新的方案种群各自的数据指标，选择保留数据指标优的方案种群；

重复上述步骤直到产生的方案种群满足最短原料总吨公里运行数和最短的堆取料机行走总距离为止，将该方案种群输出作为优化的钢厂原料堆位布局方案。

6.一种钢厂原料堆位布局优化系统，其特征在于，包括：

模型生成模块，用于获取原料数据，根据所述原料数据建立原料场堆位布局的数学模型；其中所述原料数据包括料条属性参数、料堆属性参数、权重约束参数与皮带机运输网络参数；

预配置模块，用于初始化所述数学模型，在所述数学模型中输入关于待布局的料条属性参数与权重约束参数生成原料堆位预配置结果；

优化模块，用于利用遗传学算法优化调整所述原料堆位预配置结果，输出优化的钢厂原料堆位布局方案。

7.根据权利要求6所述的钢厂原料堆位布局优化系统，其特征在于，所述模型生成模块包括：将所述原料数据中的料条按其属性参数与权重约束参数并结合料堆属性参数与皮带机运输网络参数建立基于目标函数的数学模型，使得所述数学模型输出的钢厂原料堆位布局能够满足最短原料总吨公里运行数和最短的堆取料机行走总距离。