本发明涉及汽油调合调度领域，具体涉及一种基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法。
背景技术：
1、炼油系统一般包括三个部分：第一部分涉及原油卸载、混合和库存控制；第二部分由负责分馏和反应的生产设备组成，涉及炼油时的分馏和反应；第三部分则涉及炼油厂最后的成品油混合，通过汽油调合系统将多种组分油品进行混合。其中，汽油调合系统由四种主要设备构成，依次为：组分罐、搅拌器、产品罐。在进行最后的成品油混合时，汽油调合系统根据配方将组分罐中的油品按照比例运输到搅拌器均匀混合，然后将混合好的成品油送往产品罐中，以满足客户的订单。
2、针对目前原油产业面临的新能源冲击，以及紧随而至的激烈竞争，炼油企业必须进一步提高其生产效益，综合运用各种优化手段来同时实现降本和增效，才能在全球化市场竞争激烈、总需求开始转向降低、产品质量升级步伐加快、节能环保要求日趋严格的大背景下提高企业竞争能力。因此，如何在不改进生产设备的前提下对汽油调合调度方案进行优化，成为炼油企业提高经济效益的重要研究方向之一。
3、目前大部分研究所提出的方法，都局限于处理小规模的汽油调合调度问题，并且需要对于汽油调合调度问题进行额外假设，将问题分为多个不同等级的子问题来进行建模。这些方法普遍受限于某个的特定工况下的特定炼油厂配置，一旦应用于不同的炼油厂或者工况发生改变后，整个方法就需要在建模层面进行修改。而这些情况在实际工业现场是非常平凡的，这些繁琐的步骤会增加工业现场操作员的负担，最终导致这些方法无法真正替代人工方式。
4、目前已经有许多研究试图使用数学规划方法解决汽油调合调度问题，但侧重于在建模时降低问题的复杂度，从而使得现有商业求解器能够求解。然而这些方法依然需要对于问题进行额外假设的方法，将问题分为多个不同等级的子问题，很大程度上限制了最终解的优化成度。并且这些假设通常基于特定的工况，一旦应用于不同规模、不同原材料、不同管道结构的工况，整个方法就需要从建模层面推倒重来，使得算法缺乏泛用性，最终导致实际工业现场中的调度工作更加繁琐，操作员最后仍然需要依赖人工方式进行汽油调合调度工作。因此这类方法的普及程度非常受限。
5、多目标遗传演化算法是一类模拟生物进化机制而形成的全局性概率优化搜索方法，利用其随机性对初始化的随机种群不断进行变异、交叉、选择等操作，最终获得帕累托最优解。由于演化算法需要一整个种群进行迭代，所以其和需要帕累托前沿的多目标优化问题天然契合。目前已经有许多研究将演化算法应用于汽油调合调度问题的研究，但这些方法并没有很好地解决基于随机性的演化算法需要大量计算成本的问题，往往需要庞大的种群数和迭代次数才能解决真实规模的汽油调合调度问题。但是为了能在可接受的时间范围内运行完毕，目前有关演化算法的研究仍然只能解决规模有限的汽油调合调度问题
6、为了提高演化算法的效率，设置相关偏好是一个可能的方法。多目标优化的目的是为决策者提供一个有代表性的帕累托前沿子集。然而在实践中，决策者通常只对多目标优化问题的帕累托前沿的特定部分感兴趣。尤其是在对于规模更大、目标更多的多目标优化问题中，获得整个帕累托前沿是非常困难的。因此，偏好的表达对于多目标问题的求解至关重要。这可以使优化算法获得感兴趣区域的解决方案，而不是整个帕累托前沿。偏好可以很好地加速收敛过程，提高解集的集中程度，避免大量算力浪费在决策者不感兴趣的区域，可以显著改善现有方法在汽油调合调度问题上低效率的缺陷。
7、尽管基于偏好的多目标遗传演化算法在解决汽油调合调度问题方面显示出了前景，但获得合适的偏好并不容易。由于熟练操作员的经验很难概括和总结，仍然依赖熟练操作员手动设置偏好。对炼油厂来说，培训熟练的操作员并让他们一直处在工作岗位会带来高昂的成本，同时合适的偏好往往很难获取，这会限制基于偏好的演化算法在汽油调合调度问题上的表现。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
2、本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，通过基于高斯过程的偏好预测模型从历史操作经验中自动获得合适的偏好及其确信度，然后用该偏好指导基于多目标遗传演化算法的汽油调合调度方案优化模型搜索最优解，从而得到多目标优化下的最佳汽油调合调度方案作为最终的汽油调合调度方案。
3、本发明的技术方案为：
4、本发明提供一种基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，包括以下步骤：
5、步骤s1：获取汽油调合任务、调度周期以及实际汽油调合系统的生产设备信息；
6、步骤s2：根据获取到的汽油调合任务、调度周期以及生产设备信息构建基于多目标遗传演化算法的汽油调合调度方案优化模型，包括约束条件、目标函数、模型决策变量以及模型环境变量；
7、步骤s3：基于设定的模型环境变量收集对应的历史操作数据，并根据历史操作数据进行偏好预测，获取操作偏好以及对应的确信度；
8、步骤s4：根据预测的操作偏好指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解，得到多目标优化下的最佳汽油调合调度方案作为最终的汽油调合调度方案。
9、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，生产设备信息包括组分罐数量、组分罐容量、产品罐数量以及产品罐容量；其中，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法构建汽油调合调度方案优化模型时，将调度周期划分为多个时间段，采用离散时间模型根据划分的时间段来构建汽油调合调度方案优化模型，然后通过构建的汽油调合调度方案优化模型来决策不同时间段内各组分罐以及产品罐的输油或给油操作以及油品运输流量，以此对汽油调合调度方案进行规划。
10、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法构建汽油调合调度方案优化模型时，根据获取到的生产设备信息设置如下所示的约束条件，以使汽油调合调度方案优化模型在设置的约束条件下求解最优解：
11、(1)在调度周期内，一个产品储罐只能对应一个汽油调合任务，储存一种产品，而组分罐则可以对应多个汽油调合任务，在运输完存储的组分原油后重新存储另一种组分原油进行运输调合；
12、(2)同一时间段内，同一个组分罐只能向一个下游生成设备运输油品，而一个下游的产品罐则可以通过混合器同时接受多个上游组分罐运送的油品；
13、(3)同一个储罐不能同时进行输油和给油操作；
14、(4)汽油调合任务必须在调度范围内完成；
15、(5)组分罐和产品罐中的库存量需要时刻保持在最小库存容量和最大库存容量之间；
16、(6)管道中的油品运输流量需要时刻保持在最小流量和最大流量之间。
17、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，模型决策变量包括油品运输决策变量和油品流量决策变量；其中，汽油调合调度方案优化模型在决策不同时间段内各组分罐以及产品罐的输油或给油操作以及油品运输流量时，通过油品运输决策变量来决策任一时间段内是否有油品从任一组分罐运输到对应的产品罐，然后通过油品流量决策变量来决策有油品运输时的油品流量，从而规划汽油调合调度方案进行规划。
18、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，汽油调合调度方案优化模型设置好油品运输决策变量和油品流量决策变量后，根据设置的油品运输决策变量和油品流量决策变量将调合误差最小和操作成本最小作为优化目标，并建立对应的最小调合误差目标函数和最小操作成本目标函数，然后基于最小调合误差目标函数和最小操作成本目标函数对不同时间段内各组分罐以及产品罐的输油或给油操作以及油品运输流量进行多目标优化，得到调合误差最小、操作成本最小的最优汽油调合调度方案作为最优解。
19、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，汽油调合调度方案优化模型通过如下所示的最小调合误差目标函数eblend和最小操作成本目标函数oc来进行多目标优化：
20、
21、其中，eblend表示组分油调合在每个属性上误差值的总和；
22、oc表示调合汽油中的操作成本，其中包括任务切换的操作成本和执行任务的操作成本；
23、wi,j,t为油品运输决策变量，表示在t时间段，是否有油品从组分罐i经过搅拌器运输到产品罐j，若有，则值为1，若无，则值为0；
24、qi,j,t为油品流量决策变量，表示在t时间段，油品从组分罐i运输到产品罐j的流量大小；
25、δci,j,k为组分罐和产品罐油品属性差值，表示在t时间段，组分罐i中的油品和产品罐j所需要的油品在汽油属性k上的比例之差；
26、∈为一加权系数，根据炼油厂的实际成本设定。
27、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，环境变量包括组分罐其他操作环境变量、产品罐其他操作环境变量、组分罐和产品罐油品属性差值以及产品罐所需汽油量，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法将设定的环境变量作为数据标签来收集对应的历史操作数据，然后基于收集到的历史操作数据来进行偏好预测，从而利用获取到的操作偏好以及确信度指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解。
28、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法采用一训练好的基于高斯过程的偏好预测模型来进行偏好预测，从而得到操作偏好以及对应的确信度；其中，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法进行偏好预测时，首先将设定的模型环境变量整合为偏好预测模型的输入特征，并根据输入特征对收集到的历史操作数据进行分类整合，得到特征数据集，然后将整合后的特征数据集输入到基于高斯过程的偏好预测模型中进行模拟计算，得到预测操作成本oc以及对应的确信度var，最后将调合误差设定为0，得到获得参考点形式的操作偏好(0,oc)。
29、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法根据预测的操作偏好以及对应的确信度指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解，可以通过调整操作偏好的确信度来调整对应操作偏好的偏好强度，从而控制操作偏好对种群演化的引导作用，公式如下
30、∈＝a·eb·var
31、其中，a和b分别为一根据历史操作数据拟合得到的拟合参数，
32、e表示自然指数。
33、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法获取到操作偏好以及对应的确信度后，采用多目标遗传演化算法对根据预测的操作偏好以及对应的确信度指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解，包括以下步骤：
34、步骤s41：初始化多目标遗传演化算法参数，包括种群大小、问题维度以及最大迭代次数；
35、步骤s42：根据初始化的种群大小和问题维度进行种群初始化，得到初始种群；
36、步骤s43：将当前的种群作为父代进行交叉、变异操作，生成子代种群；其中，子代种群大小与初始种群大小一致；
37、步骤s44：根据最小调合误差目标函数和最小操作成本目标函数以及偏好强度评估父代种群和子代种群中每一个体的适应度值；
38、步骤s45：基于个体适应度值对父代种群和子代种群中的个体进行快速非支配排序，根据个体之间的支配关系将个体分为多个层级；其中，适应度值越高支配等级越高，同一层级中的个体互不支配，且下一层级中个体的只与上一层级中的一个个体构成支配关系，以此类推，筛选出所有非支配解的集合作为第一层级的个体；
39、步骤s46：判断筛选出的个体是否超出初始种群数量；若是，则计算每一个体与参考点的距离并排序，然后根据参考点距离排序结果选择个体，直至和初始化种群大小一致作为下一次迭代的种群；若否，则无需对筛选出的个体进行选择，得到下一次迭代的种群；
40、步骤s47：判断当前迭代是否达到最大迭代次数，或收敛性参数的变化小于确定阈值；若是，则停止演化，将当前种群中选择小于设定的调合误差值、操作成本尽可能小的个体作为最优解；若否，则重复步骤s43～s46，直到搜索到最优解。
41、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，步骤s45中，通过如下的公式来计算每一个体与参考点的距离dist(f(x),zr)，并进行排序，从而根据参考点距离排序结果来选择下一次迭代种群中的个体：
42、
43、其中，f(x)表示目标函数向量，其中包括m个目标；
44、zr表示参考点；
45、m表示目标的数量；
46、wi表示目标权重；
47、fi表示第i个目标值；
48、表示参考点的第i个目标值；
49、p表示整个种群。
50、根据本发明的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法的一实施例，步骤s45中，在根据参考点距离排序结果从第一层级的个体选择下一次迭代种群的个体时，若参考点距离小于偏好强度的个体大于初始种群的数量，则在第一层级的个体随机选择，直至和初始种群大小一致；若参考点距离小于偏好强度的∈的个体小于初始种群的数量，则不进行随机选择，根据参考点距离排序结果直接选择个体，直至和初始种群大小一致。
51、本发明还提供一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如上所述的方法。
52、本发明还提供一种多目标汽油调合调度方案优化装置，包括：
53、存储器，用于存储可由处理器执行的指令；以及
54、处理器，用于执行所述指令以实现如上所述的方法。
55、本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明针对实际的汽油调合调度问题，建立对应的汽油调合调度方案优化模型，然后采用多目标遗传演化算法来搜索汽油调合调度方案优化模型的最优解，从而得到多目标优化下的最佳汽油调合调度方案。与现有技术相比，本发明采用离散时间模型来建立汽油调合调度方案优化模型，尽可能的贴合实际工况，减少不必要的条件，避免了已有建模方法设计由于过多假设导致的无法应用于实际工况的问题。同时，本发明针对汽油调合调度方案优化模型中庞大的决策变量空间和复杂约束，提前训练了一基于高斯过程的偏好预测模型，通过偏好预测模型从历史操作数据中来预测操作偏好以及的偏信度，以此来引导多目标遗传演化算法在汽油调合调度问题上获得更优的解，从而提升了汽油调和调度方案的精准性和鲁棒性，避免了传统方法在大规模问题中的局限性。同时，本发明在求解过程中，还可以针对求解情况来适时调整不同操作偏好的确信度，从而避免低质量偏好对优化起到负面作用，提高大规模问题寻优的效率和准确性。
1.一种基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，生产设备信息包括组分罐数量、组分罐容量、产品罐数量以及产品罐容量；其中，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法构建汽油调合调度方案优化模型时，将调度周期划分为多个时间段，采用离散时间模型根据划分的时间段来构建汽油调合调度方案优化模型，然后通过构建的汽油调合调度方案优化模型来决策不同时间段内各组分罐以及产品罐的输油或给油操作以及油品运输流量，以此对汽油调合调度方案进行规划。
3.根据权利要求2所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法构建汽油调合调度方案优化模型时，根据获取到的生产设备信息设置如下所示的约束条件，以使汽油调合调度方案优化模型在设置的约束条件下求解最优解：
4.根据权利要求2所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，模型决策变量包括油品运输决策变量和油品流量决策变量；其中，汽油调合调度方案优化模型在决策不同时间段内各组分罐以及产品罐的输油或给油操作以及油品运输流量时，通过油品运输决策变量来决策任一时间段内是否有油品从任一组分罐运输到对应的产品罐，然后通过油品流量决策变量来决策有油品运输时的油品流量，从而规划汽油调合调度方案进行规划。
5.根据权利要求4所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，汽油调合调度方案优化模型设置好油品运输决策变量和油品流量决策变量后，根据设置的油品运输决策变量和油品流量决策变量将调合误差最小和操作成本最小作为优化目标，并建立对应的最小调合误差目标函数和最小操作成本目标函数，然后基于最小调合误差目标函数和最小操作成本目标函数对不同时间段内各组分罐以及产品罐的输油或给油操作以及油品运输流量进行多目标优化，得到调合误差最小、操作成本最小的最优汽油调合调度方案作为最优解。
6.根据权利要求4所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，汽油调合调度方案优化模型通过如下所示的最小调合误差目标函数eblend和最小操作成本目标函数oc来进行多目标优化：
7.根据权利要求1所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，环境变量包括组分罐其他操作环境变量、产品罐其他操作环境变量、组分罐和产品罐油品属性差值以及产品罐所需汽油量，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法将设定的环境变量作为数据标签来收集对应的历史操作数据，然后基于收集到的历史操作数据来进行偏好预测，从而利用获取到的操作偏好以及确信度指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解。
8.根据权利要求7所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法采用一训练好的基于高斯过程的偏好预测模型来进行偏好预测，从而得到操作偏好以及对应的确信度；其中，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法进行偏好预测时，首先将设定的模型环境变量整合为偏好预测模型的输入特征，并根据输入特征对收集到的历史操作数据进行分类整合，得到特征数据集，然后将整合后的特征数据集输入到基于高斯过程的偏好预测模型中进行模拟计算，得到预测操作成本oc以及对应的确信度var，最后将调合误差设定为0，得到获得参考点形式的操作偏好(0,oc)。
9.根据权利要求10所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法根据预测的操作偏好以及对应的确信度指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解，可以通过调整操作偏好的确信度来调整对应操作偏好的偏好强度，从而控制操作偏好对种群演化的引导作用，公式如下
10.根据权利要求9所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，所述基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法获取到操作偏好以及对应的确信度后，采用多目标遗传演化算法对根据预测的操作偏好以及对应的确信度指导汽油调合调度方案优化模型搜索最优解，包括以下步骤：
11.根据权利要求4所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，步骤s45中，通过如下的公式来计算每一个体与参考点的距离dist(f(x),zr)，并进行排序，从而根据参考点距离排序结果来选择下一次迭代种群中的个体：
12.根据权利要求4所述的基于偏好预测的多目标汽油调合调度方案规划方法，其特征在于，步骤s45中，在根据参考点距离排序结果从第一层级的个体选择下一次迭代种群的个体时，若参考点距离小于偏好强度的个体大于初始种群的数量，则在第一层级的个体随机选择，直至和初始种群大小一致；若参考点距离小于偏好强度的∈的个体小于初始种群的数量，则不进行随机选择，根据参考点距离排序结果直接选择个体，直至和初始种群大小一致。
13.一种存储有计算机程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述计算机程序代码在由处理器执行时实现如权利要求1-12任一项所述的方法。
14.一种多目标汽油调合调度方案优化装置，其特征在于，包括：
