CN116629520B - 一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其包括获取订单集，依次排布每一图案位的最终图案；确定最终图案时，获取排样与排程指标；根据排样与排程指标构建综合预期损失函数，根据综合预期损失函数选择当前图案位p的候选主订单，使得综合预期损失值最小；确定候选主订单后，根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案；根据排样与排程指标构建候选图案的评价指标函数，选择评价指标函数值最大的候选图案作为当前图案位p的最终图案；确定所有图案位的图案后，订单集内的订单结单，否则，返回依次排布每一图案位的最终图案的步骤。本发明能使瓦楞纸板生产中原纸损耗和交货延期损失最小化，降低生产成本。

Description

一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法

技术领域

本发明涉及瓦楞纸板加工技术领域，尤其是指一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法。

背景技术

在瓦楞纸板生产过程中，排样和排程是瓦楞纸板双刀加工线中最为重要的核心技术，排样将纸板原材料裁切成订单要求的产品并使材料损耗或生产成本达到最小，排程则是在满足客户订单准时交期的前提下确定已经排样的图案加工的先后顺序，尽可能降低原纸损耗。可见，排样和排程问题能否很好地解决直接会影响纸板加工企业的生产成本和准时化交货，这对于微利的纸板加工行业是至关重要的。由于瓦楞纸板双刀线加工过程中受到加工工艺特性和机器性能的双重约束和限制，导致瓦楞纸板的排样和排程两个环节存在深度耦合关系，一个最优的排样方案可能会造成排程时非常高昂的准备成本和延期交付成本，甚至是无法正常生产。因此，只有从瓦楞纸板生产系统的角度对因素间的耦合特性进行分析并设计有效的解耦方法，才能得到行之有效全局最优的排样和排程集成控制方法。现有的方法大都是对瓦楞纸板排样和排程分别进行控制，不考虑两者之间相互影响的耦合关系，得到的生产方案的原纸损耗一般都比较大，或难以保证客户订单的交期要求，不能满足企业的实际需要。还有一些方法综合考虑了排样和排程两个环节，如Rinaldi和Franz(Rinaldi F,Franz A.A two-dimensional strip cutting problem with sequencingconstraint.European Journal of Operational Research,2007)综合考虑双刀线排样和排程的集成问题，以最小原纸损失为目标，设计了线性规划算法和启发式算法获得双刀线加工集成控制方案，在解决小规模订单(数十个订单)往往是有效的，但在应对工厂级规模订单时会消耗大量的计算资源，方案生成的时间需要数个小时甚至几十个小时，甚至无法求得结果(内存溢出)。由于现有的集成方法面临集成方案生成时间过长的缺陷，面对工厂级上千个订单情况是无法在有效时间内给出较好的集成控制方案，难以应用到企业的实际生产中。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术中存在的不足，提供一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其能有效解决瓦楞纸板大规模订单的排样和排程集成控制难题，使得原纸损耗和交货延期带来的损失最小，降低生产成本。

按照本发明提供的技术方案，所述瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法包括：

获取订单集，根据所述订单集所需的瓦楞纸规格依次排布每一图案位的最终图案；

确定任一图案位的最终图案时，获取排样与排程指标；根据所述排样与排程指标构建综合预期损失函数，根据所述综合预期损失函数选择当前图案位的候选主订单，使得综合预期损失值最小；确定所述候选主订单后，根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案；根据所述排样与排程指标构建候选图案的评价指标函数，选择评价指标函数值最大的候选图案作为当前图案位/>的最终图案；

确定所有图案位的图案后，判断所述订单集内的订单是否结单，若所述订单集内的订单结单，则得到集成方案，否则，返回根据所述订单集所需的瓦楞纸规格依次排布每一图案位的最终图案的步骤，直到所述订单集内的订单结单。

在本发明的一个实施例中，所述集成控制方法还包括生成多个集成方案，并输出历史最优集成方案，所述生成多个集成方案，并输出历史最优集成方案包括以下步骤：

步骤1、设置迭代次数T的预设值，构建总生产损失函数；

步骤2、对所述每一图案位的最终图案进行排布，确定所有图案位的图案后，所述订单集内的订单结单，获得当前集成方案；

步骤3、比较当前集成方案与历史集成方案的总生产损失值，更新所述历史集成方案的知识域，若当前方案的总生产损失值最小，则返回步骤2，否则，令迭代次数T+1，当迭代次数T大于所述于预设值时，输出历史最优集成方案。

在本发明的一个实施例中，根据以下公式确定所述总生产损失函数：

其中，μ_ij表示订单i纸板的第j纸层的纸质，τ_jp表示图案p的纸层j的纸质，S_j(x)表示纸质规格为x的纸层j单位面积的重量，表示裁边损失，/>表示段差损失，/>表示生产过量损失，/>表示置换损失，/>表示延期交付损失。

在本发明的一个实施例中，所述排样与排程指标包括：订单的可及时交付最晚生产时刻、订单集I_p在图案宽度W_p中可获得的最小裁边率R(I_p,W_p)、主订单为i的图案位序的历史总损失率/>以及订单紧迫系数U_i。

在本发明的一个实施例中，选择当前图案位的候选主订单的过程包括以下步骤：

步骤10、将订单集按所述可及时交付的生产时刻升序排序，并选择前h个订单作为评估对象；

步骤20、构建综合预期损失函数，计算将各评估对象作为所述当前图案位主订单的综合预期损失/>

步骤30、选择综合预期损失值最低的前n₁个评估对象作为所述当前图案位的候选主订单。

在本发明的一个实施例中，根据以下公式确定综合预期损失

其中，γ₁，γ₂表示权重系数，W_p-1表示图案p-1的宽度。

在本发明的一个实施例中，根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案的过程包括：

选择含有候选主订单且裁边率较小的多个候选模式，确定所述多个候选模式的图案，得到多个候选图案；

其中，任一候选模式包括多个条带，确定任一候选模式的图案包括：

步骤100、计算各条带长度，将各订单按其对应的条带长度降序排序，从第一位序订单开始，执行步骤200；

步骤200、计算当前条带长度，以当前订单的所属条带为基准，基于段差损失的减少量及置换损失的增加量确定前序订单的截断量；

步骤300、若段差损失的减少量大于置换损失的增加量，则保留截断操作，并更新各条带长度，若下一订单为主订单，则流程结束，否则，针对下一位序订单，转至步骤200。

在本发明的一个实施例中，根据以下公式确定所述评价指标函数：

其中，ω表示裁边损失的削减系数，Z_p表示图案p的额外结单量，表示双刀生产线平均运行速度，/>表示图案p可能造成的置换损失的最大值，S_j(x)表示纸质规格为x的纸层j单位面积的重量，/>表示图案长度，K'_p表示阶梯式单位时间成本，n_ip表示订单i在图案p上排布的纸板数量，l_i表示订单i的长度，w_i表示订单i的宽度。

在本发明的一个实施例中，根据以下公式确定所述阶梯式单位时间成本K'_p：

其中，f_p表示图案p的完工时间，表示图案p中主订单i的交货期，/>表示图案p中主订单i的长度，/>表示图案p中主订单i的宽度，/>表示图案p中主订单i的需求量，/>表示图案p中主订单i的每层纸质要求，/>表示图案p中主订单i的最短加工时间。

在本发明的一个实施例中，根据以下公式确定所述图案p在当前图案位处所要承受的单位时间成本K_p：

其中，U_i表示订单紧迫系数，d_i表示订单i的需求量，η表示客户满意度的量化权重，μ_ij表示订单i纸板的第j纸层的纸质，D_i表示订单i的交货期。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点：

本发明确定每一图案位的图案时，先根据排样与排程指标确定当前图案位的候选主订单，再根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案，最后选择评价指标函数值最大的候选图案作为当前图案位的最终图案，确保在规定期限内完成所有订单的同时，使瓦楞纸板生产损失值最小。本发明构建出能妥善处理瓦楞纸板生产过程中复杂耦合关系的集成控制算法，可以有效解决瓦楞纸板大规模订单(大于1000个订单/天)的排样和排程集成控制难题，使得原纸损耗和交货延期带来的损失最小，降低生产成本，不仅提升了纸板加工企业的市场竞争力，也为纸板加工智能制造水平提升和碳排放量降低提供了有力支撑。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法流程图；

图2是本发明得到最优集成方案流程图；

图3是本发明生产损失类型示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

参照图1所示，为了有效解决瓦楞纸板大规模订单(大于1000个订单/天)的排样和排程集成控制难题，使得原纸损耗和交货延期带来的损失最小，降低生产成本，本发明瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法,包括：

获取订单集，根据所述订单集所需的瓦楞纸规格依次排布每一图案位的最终图案；

确定任一图案位的最终图案时，获取排样与排程指标；根据所述排样与排程指标构建综合预期损失函数，根据所述综合预期损失函数选择当前图案位的候选主订单，使得综合预期损失值最小；确定所述候选主订单后，根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案；根据所述排样与排程指标构建候选图案的评价指标函数，选择评价指标函数值最大的候选图案作为当前图案位/>的最终图案；

确定所有图案位的图案后，判断所述订单集内的订单是否结单，若所述订单集内的订单结单，则得到集成方案，否则，返回根据所述订单集所需的瓦楞纸规格依次排布每一图案位的最终图案的步骤，直到所述订单集内的订单结单。

具体地，本发明包括协作共享模块、主订单选择模块、候选图案生成模块以及候选图案选择模块。协作共享模块用于获取和更新排样与排程指标，为主订单选择模块、候选图案生成模块以及候选图案选择模块提供信息支撑。主订单选择模块、候选图案生成模块以及候选图案选择模块为执行模块，主订单选择模块用于选择每一图案位的候选主订单，候选图案生成模块用于针对每一候选主订单各生成多个候选图案，候选图案选择模块用于选择最优候选图案作为当前图案位的最终图案，所述最优候选图案根据评价指标函数最大值确定。

具体实施时，每一订单包括一种规格的瓦楞纸板，根据订单集中瓦楞纸板的不同规格以及数量对图案进行排布，确定所有图案位序的最终图案后进行切割，即可获得订单集所需的不同规格的瓦楞纸板。确定每一图案时，主订单选择模块先选择当前图案的候选主订单，即先确定当前图案上的一种瓦楞纸板的规格；候选图案生成模块针对n₁个候选主订单各生成n₂个候选图案，将已经判定的候选主订单和当前判定的候选图案作为一个整体，由此可以充分考虑到大段差情况下其余订单可能起到的损失弥补作用；经过上述两个模块的协作，可以获得n₁·n₂种当前图案位的候选图案，候选图案选择模块确定图案位/>的最终图案。

进一步地，本发明集成控制方法还包括生成多个集成方案，并输出历史最优集成方案，所述生成多个集成方案，并输出历史最优集成方案包括以下步骤：

步骤1、设置迭代次数T的预设值，构建总生产损失函数；

步骤2、对所述每一图案位的最终图案进行排布，确定所有图案位的图案后，所述订单集内的订单结单，获得当前集成方案；

步骤3、比较当前集成方案与历史集成方案的总生产损失值，更新所述历史集成方案的知识域，若当前方案的总生产损失值最小，则返回步骤2，否则，令迭代次数T+1，当迭代次数T大于所述于预设值时，输出历史最优集成方案。

具体地，如图2所示，确定所有图案位的最终图案后，若能够使订单集中的订单全部结单，则说明此集成方案可行，为获得最优集成方案，在获得一种集成方案，并将此方案更新到所述知识域中后，可对所有图案位进行重新排布，获得第二种集成方案并将第二种方案更新到知识域中，对比第二种集成方案与第一种集成方案的生产损失，若第二种集成方案总生产损失值最小，说明此时能够生成更优的集成方案，则继续迭代，若连续多次总生产损失值最小的方案都在历史集成方案的知识域中，则说明最优集成方案已生成，则停止迭代，输出最优集成方案。迭代次数T的预设值可根据实际需要选择，具体以满足生成最优集成方案的目的为准。

进一步地，根据以下公式确定所述总生产损失函数：

其中，μ_ij表示订单i纸板的第j纸层的纸质，τ_jp表示图案p的纸层j的纸质，S_j(x)表示纸质规格为x的纸层j单位面积的重量，表示裁边损失，/>表示段差损失，/>表示生产过量损失，/>表示置换损失，/>表示延期交付损失。

一般地，如图3所示，瓦楞纸板生产损失一般包括两类损失：第一类是由排样导致的图案内损失，包括原纸裁边损失、生产过量损失、段差损失；第二类为排程生成的图案加工顺序引起的图案间损失，包括置换损失和交付延期损失。

每种类型的损失可由下列方法进行计算：

1)裁边损失

图案p的裁边损失为裁边总宽度/>与图案长度L_p的乘积，P表示图案集合。

2)段差损失

上式为图案p总段差损失的计算公式，其中I表示双刀线需要加工的订单集合；L_p表示图案p的长度；n_ip表示订单i在图案p上排布的纸板数量；l_i表示订单i的长度；w_i表示订单i的宽度；c_ip表示订单i在图案p上排布的条带数；x_ip表示0/1变量，若订单i在图案p上排布则取值为1，否则为0；P为图案集合。

3)生产过量损失

图案p造成的生产过量损失需要综合图案p中订单在前p-1个图案及自身排样情况决定，如上式所示，其中，d_i表示订单i的需求量；约束0＜a_ip≤n_ip表示正数变量a_ip应当小于图案p中订单i排布的数量，实际含义为在前p-1个图案中已经生产完毕的订单不应该继续参与图案p的排样。

4)置换损失

图案p的置换损失为其进行准备活动时空过的纸张长度G_p乘以该图案宽度W_p。

5)订单延期交付损失

为了统一成本计算形式，订单i的经济价值可以用生产任务总面积来表示，为w_il_id_i。公式订单i延期交付损失可用下式进行计算：

其中F_i为订单i的完工时间；D_i为订单i的交货期；η和θ分别为客户满意度的量化权重和客户容忍延期时间指数。当订单及时交货，没有交货延期惩罚；当订单延期交付(F_i＞D_i)但是仍在客户容忍度范围内时(F_i≤θ·D_i),生产方会受到客户满意度下降带来的损失，量化为订单i的一部分经济价值η·w_il_id_i；而当订单i的交付时刻超出容忍时限时，除了满意度的损失，这批货物也将遭到拒收。

总生产损失函数进一步引入S_j(x)来表示纸质规格为x的纸层j单位面积的重量，用以区分不同纸质密度对实际经济价值的影响，这类数据可以在瓦楞纸板标准手册中获取。基于上述五种损失，可以获得瓦楞纸板生产排样和排程集成模型的总生产损失目标是控制排样图案和排程方案使得总的生产损失最小。

进一步地，所述排样与排程指标包括：订单的可及时交付最晚生产时刻、订单集I_p在图案宽度W_p中可获得的最小裁边率R(I_p,W_p)、主订单为i的图案位序的历史总损失率以及订单紧迫系数U_i。

具体地，协作共享模块为描述纸板加工控制过程中特定知识域的特征集合，在多模块群体协作系统中，其通过总结并记录处理对象、问题环境、历史情况等信息，对执行模块的决策行为提供必要的信息支撑。在本发明中，以对象维度(订单和历史方案)和资源维度(原料资源和时间资源)为界设计了协作共享的四个子模块：

(1)“订单—时间资源”子模块。以订单的可及时交付最晚生产时刻作为量化特征，计算方式为订单交货期减去目前完成该订单所需的最短生产时间ε_i，后者等于将订单单独排布于最大宽度原纸板上的加工时间。每生成一个图案后，需要依据剩余工作量对发生变动的订单的可及时交付最晚生产时刻进行更新。因而相对于交货期来说，该类数据能更准确、更及时地反应出订单的排单紧迫性。

(2)“订单—原料资源”子模块。以某订单集I_p在图案宽度W_p中可获得的最小裁边率R(I_p,W_p)作为量化特征。

(3)“历史方案—原料资源”子模块。以主订单为i的图案位序的历史总损失率为量化特征。用以评估当前图案位选择i为主订单时的预期损益。该数据在每一次获得方案后，以学习率ζ的形式更新，如下式。

其中G_p是最大置换损失。

(4)“历史方案—时间资源”子模块。以订单紧迫系数U_i为量化特征，表示为订单i实际交付情况与要求交货期之间的关系。初始状态下U_i＝1,表示所有订单预期都可以及时交付,该数据在每一次获得方案后更新,方式通过下式进行计算：

U_i＝U_i·F_i/D_i

故订单i的紧迫系数越接近于0，表明该订单过早地生产完成，占据了更紧迫订单的生产时间，或者订单集整体交付时限较宽松；而该值越大于1，表明该订单之前存在严重的时间浪费和占用现象。

进一步地，选择当前图案位的候选主订单的过程包括以下步骤：

步骤10、将订单集按所述可及时交付的生产时刻升序排序，并选择前h个订单作为评估对象；

步骤20、构建综合预期损失函数，计算将各评估对象作为所述当前图案位主订单的综合预期损失/>

步骤30、选择综合预期损失值最低的前n₁个评估对象作为所述当前图案位的候选主订单。

根据以下公式确定综合预期损失

其中，γ₁，γ₂表示权重系数，W_p-1表示图案p-1的宽度。

具体地，主订单选择模块的行为模式侧重于使订单及时交付且置换损失最小。当预排样某个图案时，该模块会依据订单紧迫程度选取一定数量订单作为评估对象，从中选择出该图案位的候选主订单，以保证交期要求。为了使对象的评估能充分考虑未来图案的情况，该模块对于某图案位将未来可能获取的同一宽度图案的最小损失值，与协作共享模块中当前主订单历史总损失率/>以一定比例计算入评估指标/>中，使得主订单选择算法具备一定的方案整体优化能力。

进一步地，为了可以充分考虑到大段差情况下其余订单可能起到的损失弥补作用，候选图案生成模块根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案的过程包括：

选择含有候选主订单且裁边率较小的多个候选模式，确定所述多个候选模式的图案，得到多个候选图案；

其中，任一候选模式包括多个条带，确定任一候选模式的图案包括：

步骤100、计算各条带长度，将各订单按其对应的条带长度降序排序，从第一位序订单开始，执行步骤200；

步骤200、计算当前条带长度，以当前订单的所属条带为基准，基于段差损失的减少量及置换损失的增加量确定前序订单的截断量；

步骤300、若段差损失的减少量大于置换损失的增加量，则保留截断操作，并更新各条带长度，若下一订单为主订单，则流程结束，否则，针对下一位序订单，转至步骤200。

进一步地，经过上述两个模块的协作，主订单选择模块选择综合预期损失最低的前n₁个评估对象作为图案位的候选主订单，候选图案生成模块为n₁个候选主订单各生成n₂个最优图案，可以获得n₁·n₂种当前图案位的候选图案，候选图案选择模块被设计用于确定图案位/>的最终图案。

当某个图案中存在结单订单延期交付的情况，将这种损失完全归责到该图案是不合理的。大多数时候，订单的交付延期是前面多个图案累积造成的后果，主要分两类情况：一是部分前置图案为了实现较小的裁边损失而选取了较小宽度的排样方式；二是交付时间较为宽裕的订单插单到前图案位生产。这两种情况都会占用后续所有订单的时间资源。为了处理这种问题且不过多约束方案的可能性，候选图案选择模块将每个订单在其交付节点可能造成的损失平摊到该节点之前的所有时间里。通过下式可以计算图案p在当前图案位所要承受的单位时间成本，其中，U_i的引入弥补了该模块依据历史情况自动改变时间赋值比重的能力。

其中，U_i表示订单紧迫系数，d_i表示订单i的需求量，η表示客户满意度的量化权重，μ_ij表示订单i纸板的第j纸层的纸质，D_i表示订单i的交货期。

为了使订单在临近交付期时可以获得时间成本的减免以提高其竞争力，上式调整为如下的阶梯式单位时间成本：

其中，f_p表示图案p的完工时间，表示图案p中主订单i的交货期，/>表示图案p中主订单i的长度，/>表示图案p中主订单i的宽度，/>表示图案p中主订单i的需求量，/>表示图案p中主订单i的每层纸质要求，/>表示图案p中主订单i的最短加工时间。

其中f_p为图案p的完工时间。基于上述各种类型损失的分析，候选图案的评价指标计算如下：

其中，ω表示裁边损失的削减系数，Z_p表示图案p的额外结单量，表示双刀生产线平均运行速度，/>表示图案p可能造成的置换损失的最大值。

本发明实施例中，选择中国一家真实的瓦楞纸板制造企业的参数进行集成方法有效性验证，该企业的瓦楞纸板生产线平均运行速度共有纵切刀/>横切刀/>压线轮数/>单侧最小切边宽度/>调整刀位所需时间/>更换纸卷的基础过纸长度/>长度惩罚基数/>对于任意纸质的图案，其可选宽度/>客户满意度的量化权重η＝0.1，客户容忍延期时间指数θ＝1.3。考虑到订单集的任务量差异会对测试结果的比较产生干扰，目标函数被转化为生产损失占总生产成本的比重/>

为验证本发明方法的有效性，选择TSA方法(Rinaldi F,Franz A.A two-dimensional strip cutting problem with sequencing constraint.European Journalof Operational Research,2007)进行对比。表1给出了两种方法面对企业日常不同生产订单规模时的表现。从表中数据可以看出，对于不同规模的订单，本发明方法对应的生产损失成本均小于TSA方法，且所需要的计算时间也是小于TSA方法，两种方法所需要的计算时间：本发明方法<<TSA方法，对于2331个订单情况，本发明方法也仅需要592秒，满足大多数瓦楞纸板生产企业在10分钟内获得排样和排程集成方案的要求。

表1本专利方法和TSA方法对比

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (5)

1.一种瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其特征在于,包括：

获取订单集，根据所述订单集所需的瓦楞纸规格依次排布每一图案位的最终图案；

确定任一图案位的最终图案时，获取排样与排程指标；所述图案位为根据所述订单集中瓦楞纸板的不同规格以及数量对图案进行排布后的图案位序；所述排样与排程指标包括：订单的可及时交付最晚生产时刻、订单集I_p在图案宽度W_p中可获得的最小裁边率R(I_p,W_p)、主订单为i的图案位序的历史总损失率/>以及订单紧迫系数U_i；

根据所述排样与排程指标构建综合预期损失函数，所述综合预期损失函数的表达式为：

其中，表示综合预期损失，/>γ₁，γ₂表示权重系数，W_p-1表示图案p-1的宽度；

根据所述综合预期损失函数选择当前图案位的候选主订单，具体包括：

步骤10、将订单集按所述可及时交付的生产时刻升序排序，并选择前h个订单作为评估对象；

步骤20、构建综合预期损失函数，计算将各评估对象作为所述当前图案位主订单的综合预期损失/>

步骤30、选择综合预期损失值最低的前n₁个评估对象作为所述当前图案位的候选主订单，使得综合预期损失值最小；

确定所述候选主订单后，根据裁边宽度最小化原则，针对每一候选主订单各生成多个候选图案，具体包括：

选择含有候选主订单且裁边率较小的多个候选模式，确定所述多个候选模式的图案，得到多个候选图案；

其中，任一候选模式包括多个条带，确定任一候选模式的图案包括：

步骤100、计算各条带长度，将各订单按其对应的条带长度降序排序，从第一位序订单开始，执行步骤200；

步骤200、计算当前条带长度，以当前订单的所属条带为基准，基于段差损失的减少量及置换损失的增加量确定前序订单的截断量；

步骤300、若段差损失的减少量大于置换损失的增加量，则保留截断操作，并更新各条带长度，若下一订单为主订单，则流程结束，否则，针对下一位序订单，转至步骤200；

根据所述排样与排程指标构建候选图案的评价指标函数，具体根据以下公式确定所述评价指标函数：

其中，ω表示裁边损失的削减系数，Z_p表示图案p的额外结单量，V表示双刀生产线平均运行速度，G_p表示图案p可能造成的置换损失的最大值，S_j(x)表示纸质规格为x的纸层j单位面积的重量，L_p表示图案长度，K'_p表示阶梯式单位时间成本，n_ip表示订单i在图案p上排布的纸板数量，l_i表示订单i的长度，w_i表示订单i的宽度；

选择评价指标函数值最大的候选图案作为当前图案位的最终图案，具体包括：根据所述候选主订单各生成多个候选图案，将已经判定的候选主订单和当前判定的候选图案作为一个整体，获得多种当前图案位/>的候选图案，以根据所述评价指标函数值选取所述评价指标函数值最大的候选图案，作为当前图案位/>的最终图案；

确定所有图案位的图案后，判断所述订单集内的订单是否结单，若所述订单集内的订单结单，则得到集成方案，否则，返回根据所述订单集所需的瓦楞纸规格依次排布每一图案位的最终图案的步骤，直到所述订单集内的订单结单。

2.根据权利要求1所述的瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其特征在于，所述集成控制方法还包括生成多个集成方案，并输出历史最优集成方案，所述生成多个集成方案，并输出历史最优集成方案包括以下步骤：

步骤1、设置迭代次数T的预设值，构建总生产损失函数；

步骤2、对所述每一图案位的最终图案进行排布，确定所有图案位的图案后，所述订单集内的订单结单，获得当前集成方案；

步骤3、比较当前集成方案与历史集成方案的总生产损失值，更新所述历史集成方案的知识域，若当前方案的总生产损失值最小，则返回步骤2，否则，令迭代次数T+1，当迭代次数T大于所述预设值时，输出历史最优集成方案。

3.根据权利要求2所述的瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其特征在于，根据以下公式确定所述总生产损失函数：

其中，μ_ij表示订单i纸板的第j纸层的纸质，τ_jp表示图案p的纸层j的纸质，S_j(x)表示纸质规格为x的纸层j单位面积的重量，表示裁边损失，/>表示段差损失，/>表示生产过量损失，/>表示置换损失，/>表示延期交付损失。

4.根据权利要求1所述的瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其特征在于，根据以下公式确定所述阶梯式单位时间成本K'_p：

其中，f_p表示图案p的完工时间，表示图案p中主订单i的交货期，/>表示图案p中主订单i的长度，/>表示图案p中主订单i的宽度，/>表示图案p中主订单i的需求量，/>表示图案p中主订单i的每层纸质要求，/>表示图案p中主订单i的最短加工时间。

5.根据权利要求4所述的瓦楞纸板双刀加工线集成控制方法，其特征在于，根据以下公式确定所述图案p在当前图案位处所要承受的单位时间成本K_p：

其中，U_i表示订单紧迫系数，d_i表示订单i的需求量，η表示客户满意度的量化权重，μ_ij表示订单i纸板的第j纸层的纸质，D_i表示订单i的交货期。