【技术实现步骤摘要】
一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法
本专利技术涉及一种工业生产管理优化
，具体为一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法。
技术介绍
炉次批量计划优化是钢铁生产管理的重要环节之一，其作用是考虑炼钢-连铸的日生产能力以及后续工序对加工板坯的需求，选择一定量的板坯并根据其属性组成炉次，提供给后续的中间包批量计划和浇次批量计划。组合为同一炉次的合同需要考虑其及交货日期是否相近、钢级序列是否相同、轧制宽度是否不超出该炉次应满足的宽度范围以及该炉次中无委材生成量是否最少等诸多因素，炉次批量计划优化问题因此而变得复杂。高效、快捷的编制炉次批量计划能够减少企业的物资能源消耗，同时提供最优的炉次批量计划以便于后续中间包批量计划以及浇次批量计划的编制，进而影响企业生产效益，提高企业市场竞争力。针对炼钢-连铸生产批量计划问题很多学者已经做出了研究。其中：1.(TangL,WangG.Decisionsupportsystemforthebatchingproblemsofsteelmakingandcontinuous-castingproduction☆[J]....
【技术保护点】
1.一种高效求解炼钢‑连铸炉次批量计划的优化方法，其特征在于包括以下步骤：1)在炉次批量计划多耦合约束条件解耦机制下获取以订单为单元的批量计划子模型；2)构造订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N，N个订单两两聚类因属性不同生成订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N，该矩阵是为N阶；3)通过订单聚类惩罚值分布矩阵生成QN×N矩阵，判断矩阵QN×N类型为γ型矩阵、β型矩阵还是α型矩阵，分别按不同类型实施矩阵启发式乘子寻优方法。
【技术特征摘要】
1.一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法，其特征在于包括以下步骤：1)在炉次批量计划多耦合约束条件解耦机制下获取以订单为单元的批量计划子模型；2)构造订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N，N个订单两两聚类因属性不同生成订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N，该矩阵是为N阶；3)通过订单聚类惩罚值分布矩阵生成QN×N矩阵，判断矩阵QN×N类型为γ型矩阵、β型矩阵还是α型矩阵，分别按不同类型实施矩阵启发式乘子寻优方法。2.根据权利要求1所述的一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法，其特征在于步骤3)具体为：301)当矩阵QN×N为γ型矩阵时，采用γ型矩阵启发式乘子寻优方法；302)当矩阵QN×N为β型矩阵时，采用β型矩阵启发式乘子寻优方法；303)当矩阵QN×N为α型矩阵时，采用α型矩阵启发式乘子寻优方法。3.根据权利要求2所述的一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法，其特征在于步骤301)具体为：301A)初始化γ矩阵使该矩阵第一列包含表示订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N中第j列的最小值；表示订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N中第i行第j列的值；的值以及在矩阵中的位置可以通过程序来获取，是已知量，i*，j*分别表示该值所在的行数和列数；301B)若j≤N,则跳转到301C)，否则跳转到步骤301E)；301C)若跳转到步骤301D)，否则j＝j+1，跳转到步骤301B)；是该矩阵中第i列的最小值，通过程序获取，是已知量，该式子是判断同一列，也就是j列的i*行的值是否不等于该列最小值；301D)若i≤N，则跳转到步骤301C)，否则跳转到步骤301B)；301E)结束。4.根据权利要求2所述的一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法，其特征在于步骤302)具体为：302A)初始化矩阵λ，设i＝1，j＝1；302B)若i≤N,则转向步骤302C)，否则转向步骤302F)；302C)若则转向步骤302D)，否则j＝j+1，转向步骤302E)；表示订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N中第i行的最小值；表示订单聚类惩罚值分布矩阵QN×N中第i行第j列的值；的值以及在矩阵中的位置可以通过程序来获取，是已知量，i*，j*分别表示该值所在的行数和列数；302D)矩阵第i行末尾添加1×N阶向量转向步骤302E)；表示该行向量第j*列的值为Qi(b)，在QN×N中该位置的值为Qi(a)；表示该行向量第j*列的值为Qi(b)，其他值为302E)若j≤N，转向步骤302C)，否则i＝i+1，转向步骤302B)；302F)输出矩阵λ。5.根据权利要求2所述的一种高效求解炼钢-连铸炉次批量计划的优化方法，其特征在于步骤303)具体为：303A)初始化矩阵λ，设i＝1，j＝1；303B)若i≤N,则转向步骤303C)，否则转向步骤303F)；303C)若或则转向步骤303D)，否则j＝j+1，转向步骤303E)；...
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