1.一种基于多智能体仿真的钢铁企业加热炉群优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多智能体仿真的钢铁企业加热炉群优化调度方法，其特征在于，步骤(4)中的多智能体加热炉群仿真模型包括加热炉群管理智能体、板坯智能体、加热炉智能体、步进智能体；加热炉群管理智能体描述了板坯对多个加热炉的优化选择及任务分配流程，以及板坯入炉出炉的管理；加热炉智能体从加热炉角度描述了加热炉接受入炉出炉任务并完成相应任务的过程；板坯智能体描述了仿真中各个板坯的数据与参数信息；步进智能体描述了加热炉步进功能的过程。
3.根据权利要求2所述的基于多智能体仿真的钢铁企业加热炉群优化调度方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的基于多智能体仿真的钢铁企业加热炉群优化调度方法，其特征在于，加热炉智能体模型：将当前工艺规则转化为加热炉智能体规则知识库，规则知识库包括加热炉入炉、出炉条件以及加热炉加热制度，然后将静态、动态知识库转化为加热炉智能体静态、动态属性，静态属性，包括加热炉长度、加热炉宽度、加热炉名称、板坯间距、距离出口最小距离，动态属性包括在炉板坯序列。智能体基于静、动态知识库和规则知识库进行推理决策；逻辑步骤如下：
5.根据权利要求2所述的基于多智能体仿真的钢铁企业加热炉群优化调度方法，其特征在于，步进智能体模型：将工艺规则转化为步进智能体规则知识库，规则知识库包括开始步进判断准则、停止步进判断准则、各加热段时间和温度约束，然后将静态、动态知识库转化为加热炉智能体静态、动态属性，静态属性包括各加热段长度、步进周期、步进速度，动态属性包括板坯位置和板坯在各加热段温度；在读取到来自加热炉智能体的出入炉操作通知时会开始步进状态的变迁同时更新炉内板坯的位置信息；逻辑步骤如下：