一种基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化方法及系统

本发明涉及型钢规格序列优化，特别涉及一种基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化方法及系统。

背景技术：

1、钢结构建筑作为当今建筑行业中的一种发展趋势，具有重量轻、强度高、施工速度快等特点，得到越来越广泛的应用，逐渐成为工程建设领域中的重要组成部分。与焊接钢构件相比，型钢截面性能更优、成本更低、制造效率更高、排放更低，因此采用型钢可大幅提升钢结构产业的效能。但目前型钢供给结构不合理，规格尺寸不能很好地适应建筑的需求，亟需增加适用于民用建筑的型钢规格序列。在型钢应用端，既要确保型钢规格尺寸适用于实际工程，又要尽可能使所设计的型钢规格用钢量最省，减少材料浪费；在型钢生产端，要尽可能控制多规格多订单条件下的生产成本，一般而言，型钢规格越多，生产端的生产效率越低，利润也随之降低。因此，如何平衡建筑用型钢在应用端与生产端之间的需求，确保型钢规格在满足工程需求的条件下达到生产和设计应用的综合效益最优，成为当前的一个研究热点和难点问题。

2、目前，应用端根据钢结构构件在设计荷载作用下的内力来确定截面尺寸，希望尽可能节省用钢量。由于每个构件受力情况各不相同，所以如果完全按照用钢量节省原则来设计型钢规格，则会造成型钢规格过多，这样势必会造成型钢生产端成本的增加，所以要进行型钢规格的优化。具体而言，严格根据设计内力来确定截面尺寸是最节省钢材的，但若每个截面尺寸都对应设计一种型钢规格，型钢生产难度和生产成本会变得极高，因此必须划分为固定有限的尺寸规格，这也必然使得用钢量增加，因此在应用端要尽量使因用钢量增加的成本最少；在确定型钢规格时生产端需要考虑设计要求、生产工艺、生产效率以及生产成本等，一套合理的型钢规格序列也要尽量保证生产成本较低。因此，要综合考虑生产端和应用端的成本和效益，基于供需平衡确定最佳的型钢规格序列。现有的型钢规格主要是根据人工经验确定的，在生产端会造成一定的资源浪费，在应用端也难以很好地满足结构设计要求，从而降低了整体效率。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化方法及系统，运用启发式算法，综合考虑型钢生产效率与在建筑结构中应用的便利性和经济性，对型钢规格序列进行优化，确定出最优的建筑用型钢规格序列；以解决目前的建筑用型钢规格序列确定方法在生产端会造成一定的资源浪费，在应用端也难以很好地满足结构设计要求，从而降低了整体效率的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

3、一方面，本发明提供了一种基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化方法，所述基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化方法包括：

4、获取市场调研统计数据；其中，所述市场调研统计数据包括多种不同的建筑用型钢规格以及各规格的建筑用型钢的市场需求量；

5、基于市场调研统计数据，确定一种型钢规格序列，作为初始型钢规格序列；

6、将所述初始型钢规格序列输入预设的双重启发式算法，在考虑节约钢材和控制生产成本的双重目标的基础上，得到最优的建筑用型钢规格序列。

7、进一步地，双重启发式算法包括第一重启发式算法和第二重启发式算法；

8、所述第一重启发式算法用于对当前的型钢规格序列进行优化，并基于优化后的型钢规格序列和市场调研统计数据，确定当前型钢生产订单；其中，所述型钢生产订单包括型钢规格序列及对应的各规格型钢的生产数量；

9、所述第二重启发式算法用于以最大化总生产利润为目标，对所述第一重启发式算法输出的当前型钢生产订单进行生产排期优化，并将最优生产排期方案的生产成本和利润反馈给所述第一重启发式算法；由所述第一重启发式算法基于所述第二重启发式算法的输出结果，以生产端与应用端的综合效益为目标进行型钢规格序列的优化，经过迭代最终得到最优的型钢规格序列。

10、进一步地，所述第一重启发式算法和第二重启发式算法均为遗传算法。

11、进一步地，将初始型钢规格序列输入预设的双重启发式算法，在考虑节约钢材和控制生产成本的双重目标的基础上，得到最优的建筑用型钢规格序列，包括：

12、s1，初始化算法参数；其中，所述算法参数包括：第一重启发式算法和第二重启发式算法的种群大小、交叉概率、变异概率以及迭代次数；

13、s2，定义第一重启发式算法的目标函数f1和第二重启发式算法的目标函数f2：

14、f1＝cf2+d(工期提前的时间成本节约+减少用钢量的材料成本节约)

15、f2＝生产收入-生产成本

16、＝型钢总订单价格-(人工成本+原材料成本+运维成本)

17、其中，c、d分别为生产端与应用端的利润权重系数，c+d＝1；

18、s3，采用第一重启发式算法对当前型钢规格序列进行交叉和变异操作，产生新的型钢规格序列，并基于当前型钢规格序列，结合市场调研统计数据，确定当前型钢生产订单；并将当前型钢生产订单输出至第二重启发式算法；

19、s4，采用第二重启发式算法对当前型钢生产订单的生产排期进行交叉和变异操作，得到新的生产排期；

20、s5，计算目标函数f2以及第二重启发式算法中的个体适应度值；

21、s6，判断是否达到第二重启发式算法的收敛条件，若未达到第二重启发式算法的收敛条件，则选择第二重启发式算法中适应度值前n％的个体，并返回s4；若达到第二重启发式算法的收敛条件，则选择第二重启发式算法中的最优个体，输出f2以及生产排期结果；其中，n为预设值；

22、s7，计算目标函数f1以及第一重启发式算法中的个体适应度值；

23、s8，判断是否达到第一重启发式算法的收敛条件，若未达到第一重启发式算法的收敛条件，则选择第一重启发式算法中的适应度值前n％的个体，并返回s3；若达到第一重启发式算法的收敛条件，则输出当前最优的型钢规格序列。

24、另一方面，本发明还提供了一种基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化系统，所述基于供需平衡的建筑用型钢规格序列优化系统包括：

25、市场调研统计数据获取模块，用于获取市场调研统计数据；其中，所述市场调研统计数据包括多种不同的建筑用型钢规格以及各规格的建筑用型钢的市场需求量；

26、初始型钢规格序列确认模块，用于基于所述市场调研统计数据获取模块获取的市场调研统计数据，确定一种型钢规格序列，作为初始型钢规格序列；

27、建筑用型钢规格序列优化模块，用于将所述初始型钢规格序列确认模块确定的初始型钢规格序列输入预设的双重启发式算法，在考虑节约钢材和控制生产成本的双重目标的基础上，得到最优的建筑用型钢规格序列。

28、进一步地，双重启发式算法包括第一重启发式算法和第二重启发式算法；

29、所述第一重启发式算法用于对当前的型钢规格序列进行优化，并基于优化后的型钢规格序列和市场调研统计数据，确定当前型钢生产订单；其中，所述型钢生产订单包括型钢规格序列及对应的各规格型钢的生产数量；

30、所述第二重启发式算法用于以最大化总生产利润为目标，对所述第一重启发式算法输出的当前型钢生产订单进行生产排期优化，并将最优生产排期方案的生产成本和利润反馈给所述第一重启发式算法；由所述第一重启发式算法基于所述第二重启发式算法的输出结果，以生产端与应用端的综合效益为目标进行型钢规格序列的优化，经过迭代最终得到最优的型钢规格序列。

31、进一步地，所述第一重启发式算法和第二重启发式算法均为遗传算法。

32、进一步地，所述建筑用型钢规格序列优化模块具体用于：

33、s1，初始化算法参数；其中，所述算法参数包括：第一重启发式算法和第二重启发式算法的种群大小、交叉概率、变异概率以及迭代次数；

34、s2，定义第一重启发式算法的目标函数f1和第二重启发式算法的目标函数f2：

35、f1＝cf2+d(工期提前的时间成本节约+减少用钢量的材料成本节约)

36、f2＝生产收入-生产成本

37、＝型钢总订单价格-(人工成本+原材料成本+运维成本)

38、其中，c、d分别为生产端与应用端的利润权重系数，c+d＝1；

39、s3，采用第一重启发式算法对当前型钢规格序列进行交叉和变异操作，产生新的型钢规格序列，并基于当前型钢规格序列，结合市场调研统计数据，确定当前型钢生产订单；并将当前型钢生产订单输出至第二重启发式算法；

40、s4，采用第二重启发式算法对当前型钢生产订单的生产排期进行交叉和变异操作，得到新的生产排期；

41、s5，计算目标函数f2以及第二重启发式算法中的个体适应度值；

42、s6，判断是否达到第二重启发式算法的收敛条件，若未达到第二重启发式算法的收敛条件，则选择第二重启发式算法中适应度值前n％的个体，并返回s4；若达到第二重启发式算法的收敛条件，则选择第二重启发式算法中的最优个体，输出f2以及生产排期结果；其中，n为预设值；

43、s7，计算目标函数f1以及第一重启发式算法中的个体适应度值；

44、s8，判断是否达到第一重启发式算法的收敛条件，若未达到第一重启发式算法的收敛条件，则选择第一重启发式算法中的适应度值前n％的个体，并返回s3；若达到第一重启发式算法的收敛条件，则输出当前最优的型钢规格序列。

45、再一方面，本发明还提供了一种电子设备，其包括处理器和存储器；其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述方法。

46、又一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现上述方法。

47、本发明提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

48、本发明基于目前建筑用型钢生产和应用需求，提出了一种适用于实际工程且考虑供需双方综合效益的型钢规格序列优化方法，从而有效兼顾生产端和应用端的效益。本发明采用双重生成式算法，内部的循环反馈机制可以将工程建设对型钢的应用需求与型钢生产厂家的约束和成本紧密结合起来，统筹考虑，从而更好地满足应用端和生产端的需求。这一创新方法可以对现有型钢规格序列进行合理定量的优化，便于生产厂家排产和工程人员设计，有利于促进型钢在钢结构建筑中的应用和推广，在成本控制和资源利用方面具有重要意义。