基于GA-PSO算法的烧结料场原料库存量优化

摘要

原料采购库存成本的约束是钢铁企业流动资金的制约瓶颈。因此，本文针对钢铁企业烧结料场铁矿粉原料采购与消耗特点, 以企业原料库存费用最小为目标建立烧结料场铁矿粉原料库存量优化模型, 提出一种基于遗传-粒子群算法的烧结料场铁矿粉库存量优化方法. 同时，应用某钢铁企业360m2烧结生产线的综合原料场实际生产数据进行仿真验证, 结果表明, 该模型可以反映该钢铁企业综合料场铁矿粉库存量的实际情况, 采用的优化方法可以得到模型的最优解，为钢铁企业采购计划的制定提供决策支持。