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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于混合建模与改进沙丘猫群算法的加热炉炉温优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116127760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310103058.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于混合建模与改进沙丘猫群算法的加热炉炉温优化方法是由杨强大;黄欢;张卫军;刘石设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合建模与改进沙丘猫群算法的加热炉炉温优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于混合建模与改进沙丘猫群算法的加热炉炉温优化方法，包括：步骤1：采集钢坯参数、加热炉结构参数和生产工况及操作参数；步骤2：建立钢坯温度分布混合预报模型，根据前一时刻预测的钢坯温度分布、加热炉结构参数、当前时刻的炉温和生产工况及操作参数，预测当前时刻的钢坯温度分布；步骤3：构建加热炉炉温优化目标函数，并基于上述混合预报模型所预测的钢坯温度分布以及入炉、出炉温度构建约束条件；步骤4：按照轧制节奏，采用改进的SCSO算法对根据炉长设定的多个区段炉温最优设定值进行寻优，输出各区段炉温最优设定值。

本发明授权基于混合建模与改进沙丘猫群算法的加热炉炉温优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合建模与改进沙丘猫群算法的加热炉炉温优化方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集钢坯参数、加热炉结构参数和生产工况及操作参数； 步骤2：建立钢坯温度分布混合预报模型，根据前一时刻预测的钢坯温度分布、加热炉结构参数、当前时刻的炉温和生产工况及操作参数，预测当前时刻的钢坯温度分布； 步骤3：构建加热炉炉温优化目标函数，基于混合预报模型所预测的钢坯温度分布以及入炉、出炉温度构建约束条件； 步骤4：按照轧制节奏，采用改进的沙丘猫群算法对根据炉长设定的多个区段炉温最优设定值进行寻优，输出各区段炉温最优设定值，具体为： 步骤4.1：在搜索范围内随机初始化由N只沙丘猫个体组成的初始种群，调用钢坯温度分布混合预报模型预测此时刻的钢坯温度，随后计算目标函数的适应度值，记录初代最优解，开始进行迭代；每只沙丘猫的位置被认为是一个潜在解向量，沙丘猫个体i的解向量由j个区段的炉温组成，表示为： 步骤4.2：第t次迭代时，根据下式计算种群所对应的一般灵敏度的取值为根据t从2线性递减到0； 式中：表示最大一般灵敏度，取值为2；t表示当前迭代次数； 步骤4.3：第t次迭代时，根据下式计算每只沙丘猫个体i所对应的灵敏度ri； 式中：rand0,1表示0到1之间的随机数； 步骤4.4：判断，为最大迭代次数，若满足条件，则当前位于搜索前期，执行步骤4.5；否则，当前位于搜索后期，执行步骤4.8； 步骤4.5：第t次迭代时，根据下式计算每只沙丘猫个体i所对应的过程参数Ri； 步骤4.6：第t次迭代时，根据下式对每只沙丘猫个体i的过程参数Ri进行判断，确定执行探索或开发任务，生成沙丘猫个体i的新位置，以完成沙丘猫个体更新： 式中：表示当前全局最优位置；表示第t代沙丘猫个体i的当前位置；表示随机位置，；表示0到360之间圆上的随机角度；表示第t代最佳候选位置； 步骤4.7：第t次迭代时，根据更新后的每只沙丘猫个体i的位置，调用钢坯温度分布混合预报模型预测钢坯温度分布，约束处理后，计算目标函数的适应度值，利用贪婪选择更新当前全局最优位置，最后返回步骤4.2； 步骤4.8：当前位于搜索后期时，判断modt,2=0，若满足条件，则进入评估阶段；否则，进入调整阶段，执行步骤4.9； 在评估阶段中，种群中随机选择N2只沙丘猫个体执行探索任务，其余沙丘猫个体执行开发任务，然后按照步骤4.6方法完成沙丘猫个体更新，约束处理后，再按照步骤4.7方法计算目标函数的适应度值，更新当前全局最优位置；并根据探索任务和开发任务成功的个体数计算决策指标； 步骤4.9：在调整阶段中，根据上一次迭代产生的决策指标，判断种群执行探索任务还是开发任务，然后按照步骤4.6方法完成沙丘猫个体更新，约束处理后，再按照步骤4.7方法计算目标函数的适应度值，更新当前全局最优位置； 步骤4.10：判断是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则输出各区段炉温最优设定值；若没有达到最大迭代次数，则返回步骤4.2。

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