【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及工業(yè)計(jì)算機(jī)控制，尤其是涉及一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法。
技術(shù)介紹
1、環(huán)冷機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，從上一工藝環(huán)節(jié)中生產(chǎn)的熱球團(tuán)礦、熱燒結(jié)礦在帶有篦孔的臺車上緩慢回轉(zhuǎn)，熱礦物被臺車下部鼓風(fēng)機(jī)吹來的冷卻風(fēng)進(jìn)行冷卻。冷卻時(shí)，礦物散料及灰塵從環(huán)冷機(jī)臺車篦條間隙漏入下方的散料收集料斗之中。目前，大多數(shù)環(huán)冷機(jī)散料仍采用現(xiàn)場工人憑經(jīng)驗(yàn)放料、手推車運(yùn)輸，即手動開啟散料收集料斗的雙層卸料閥將散料卸到手推車中，再將車推到卸料點(diǎn)將散料卸到皮帶機(jī)上，這存在卸料不及時(shí)會堵塞風(fēng)道，且人工成本高，易發(fā)生紅球燙傷等安全事故；或是采用簡單的自動控制，即制定簡單的任務(wù)表滿足散料收集車在環(huán)形軌道上的基本運(yùn)料功能，這種方法缺乏自主學(xué)習(xí)，規(guī)則制定不合理時(shí)易造成低效高頻運(yùn)行，故障率高。
2、現(xiàn)有環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度技術(shù)如下：一種環(huán)冷機(jī)散料小車控制系統(tǒng)及其控制方法(專利技術(shù)專利授權(quán)公告號：cn104677110b)通過在環(huán)形軌道上設(shè)置接近開關(guān)、極限開關(guān)判斷散料收集車的實(shí)時(shí)位置，電子皮帶秤檢測環(huán)冷機(jī)出口流量，以此自動定制卸料任務(wù)表，然而其僅考慮物料流量，不滿足散料小車的低頻高效運(yùn)行；基于任務(wù)表的環(huán)冷機(jī)散料小車控制方法(自動化與儀器儀表期刊論文)提供了根據(jù)散料比例計(jì)算出散料收集料斗中的實(shí)時(shí)料量并按權(quán)值制定出散料收集車周期任務(wù)表的思路，依次對灰斗進(jìn)行卸料，卸料效率一般；一種智能環(huán)冷機(jī)散料回收裝置(技術(shù)授權(quán)公告號：cn203595411u)由控制柜給出散料收集車啟動信號，檢測到收集車料滿后停止，不具備自動調(diào)度能力；環(huán)冷機(jī)散料自動收集裝置的設(shè)計(jì)及仿
3、蝴蝶優(yōu)化算法是一種基于種群的元啟發(fā)式算法，已廣泛應(yīng)用于路徑規(guī)劃和機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等問題中。然而，蝴蝶優(yōu)化算法也存在一些有待優(yōu)化的缺點(diǎn)，如收斂速度和精度較低，容易陷入局部最優(yōu)，對其進(jìn)行改進(jìn)以提高求解能力很有必要。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)的目的是為了使環(huán)冷機(jī)散料收集車高效低頻運(yùn)行，提供一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法。
2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
3、本專利技術(shù)的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，包括下列步驟：
4、步驟1.設(shè)置環(huán)冷機(jī)散料收集車約束條件；
5、步驟2.以散料收集車運(yùn)行時(shí)間、總行駛距離以及運(yùn)行次數(shù)的綜合成本最小為目標(biāo)，構(gòu)建環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度問題模型；
6、步驟3.采用改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法求解環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度問題模型，優(yōu)化出的最優(yōu)解，即為環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度最優(yōu)方案。
7、優(yōu)選地，所述步驟1設(shè)置環(huán)冷機(jī)散料收集車約束條件，具體包括：
8、步驟1.1變量定義及符號
9、1.1.1n：散料收集料斗集合，n＝{1,2,…，n}；
10、1.1.2v：散料收集料斗需取料容積，v＝{v1,v2,…，vn}；
11、1.1.3d：散料收集料斗到卸料點(diǎn)0的距離，d＝{d1,d2,…，dn}；
12、1.1.4ve：散料收集料斗額定容積；
13、1.1.5vc：散料收集車額定容積；
14、1.1.6vi：散料收集車對散料收集料斗i取料結(jié)束后的容積，i∈n；
15、1.1.7xij：散料收集車是否從散料收集料斗i出發(fā)前往下一點(diǎn)j(散料收集料斗或者卸料點(diǎn)，即j∈n∪0)，如果是，則xij＝1，否則xij＝0；
16、1.1.8t0i：散料收集車從卸料點(diǎn)0到散料收集料斗i的行駛用時(shí)；
17、1.1.9ti：散料收集車對散料收集料斗i的取料用時(shí)；
18、1.1.10tij：散料收集車從散料收集料斗i到下一點(diǎn)j的行駛用時(shí)；
19、1.1.11t0：散料收集車卸料用時(shí)；
20、1.1.12tmax：散料收集車單個(gè)調(diào)度運(yùn)行周期最長用時(shí)；
21、1.1.13c：散料收集車單個(gè)調(diào)度運(yùn)行周期未取料散料收集料斗集合；
22、步驟1.2約束條件表述
23、1.2.1各散料收集料斗容積小于額定容積的90％，即：
24、
25、1.2.2散料收集車對容積高于額定容積30％的散料收集料斗才能取料，即：
26、
27、1.2.3前往任意散料收集料斗的散料收集車剩余容量大于該料斗需求量，即：
28、
29、1.2.4散料收集車單個(gè)調(diào)度運(yùn)行周期總時(shí)長限制，即：
30、
31、1.2.5散料收集車單個(gè)調(diào)度運(yùn)行周期內(nèi)，只能從每個(gè)散料收集料斗取料1次，即：
32、
33、1.2.6散料收集車小于額定容積運(yùn)行；
34、
35、1.2.7散料收集車高于額定容積的90％須返回卸料點(diǎn)放料。
36、
37、優(yōu)選地，所述步驟2中以散料收集車運(yùn)行時(shí)間、總行駛距離以及運(yùn)行次數(shù)的綜合成本最小為目標(biāo)，構(gòu)建的問題模型具體描述如下：
38、步驟2.1散料收集車運(yùn)行時(shí)間，表述為：
39、
40、步驟2.2散料收集車總行駛距離，表述為：
41、
42、步驟2.3散料收集車運(yùn)行次數(shù)，表述為：
43、n-c(10)。
44、優(yōu)選地，所述步驟3中改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的求解過程包括：
45、步驟3.1編碼和解碼
46、采用整數(shù)編碼表述散料收集車調(diào)度方案，每個(gè)編碼方案即為一個(gè)蝴蝶個(gè)體，解碼是對編碼生成的蝴蝶個(gè)體進(jìn)行約束檢查，并輸出符合約束的蝴蝶個(gè)體；
47、步驟3.2改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法
48、通過引入動態(tài)切換因子和遺傳算法的交叉操作對蝴蝶優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，動態(tài)切換因子p表示如下：
49、
50、其中，iter為當(dāng)前迭代次數(shù)，itermax為最大迭代次數(shù)，動態(tài)切換因子p隨迭代而改變，進(jìn)而影響蝴蝶個(gè)體的更新方式，最終達(dá)到平衡局部和全局搜索的作用，編碼形成的蝴蝶個(gè)體引入遺傳算法的交叉操作完成更新，公式為：
51、
52、其中，xgbest為當(dāng)前迭代次數(shù)中最優(yōu)解，用于評價(jià)函數(shù)最小值對應(yīng)的蝴蝶個(gè)體，rand是[0,1]之間的一個(gè)隨機(jī)數(shù)，是在第t次迭代中第m只蝴蝶所對應(yīng)的解，m為種群內(nèi)除i外的任意數(shù)，代表局部的隨機(jī)搜索，cross表示交叉操作；
53、動態(tài)切換因子p隨迭代而改變，進(jìn)而影響蝴蝶個(gè)體的更新方式，最終達(dá)到平衡局部和全局搜索的作用；
54、步驟3.3基于線性加權(quán)法的評價(jià)函數(shù)
55、使本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，包括下列步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟1設(shè)置環(huán)冷機(jī)散料收集車約束條件，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟2中以散料收集車運(yùn)行時(shí)間、總行駛距離以及運(yùn)行次數(shù)的綜合成本最小為目標(biāo)，構(gòu)建的問題模型具體描述如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟3中改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的求解過程包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，所述的步驟3.2通過引入動態(tài)切換因子和遺傳算法的交叉操作對蝴蝶優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，具體包括下列步驟：
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，包括下列步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟1設(shè)置環(huán)冷機(jī)散料收集車約束條件，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)蝴蝶優(yōu)化算法的環(huán)冷機(jī)散料收集車調(diào)度方法，其特征在于，所述步驟2中以散料收集車運(yùn)行時(shí)間、總行駛距離以及運(yùn)行次數(shù)的...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：孫孝東，陳小艷，何凱，吳彤，馬紀(jì)鑫，李宗勝，李旸，肖雷，
申請(專利權(quán))人：鞍鋼集團(tuán)礦業(yè)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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