棉花配比方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种棉花配比方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

配棉作为棉纺行业生产阶段的一个重要环节，其目的是为了获得适合生产各种不同织物的棉纤维混合物，棉花种类和棉花数量的配比好与坏将直接决定纱线的质量，除此之外配棉不仅决定了最终产品的品质和性能，还可以控制成本并提高效益。目前一般是基于人工经验和专业知识进行人工配棉，受主观因素的影响较大，导致成品的差异性大。

发明内容

本发明的主要目的在于提供了一种棉花配比方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中人工配棉受主观因素影响较大，导致成品的差异性大的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种棉花配比方法，方法包括以下步骤：

获取棉花的库存余量信息和目标需求信息；

根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合；

根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合；

根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。

可选地，根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合，包括：

根据库存余量信息，确定各类棉花的棉花数量取值区间；

根据目标需求信息，确定用于对棉花的特性参数进行约束的约束函数；

根据棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合。

可选地，根据棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合，包括：

根据约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定用于进行目标值求解的标准函数；

根据标准函数和棉花数量取值区间，确定用于进行目标值求解的初始单纯形列表；

根据初始单纯形列表，确定基变量和非基变量；

根据基变量、非基变量和棉花配比集合，确定对应的求解数值集合。

可选地，根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比，包括：

将求解数值集合中各求解数值进行对比；

根据对比结果确定目标求解数值；

确定目标求解数值对应的棉花配比为满足目标需求信息的目标棉花配比。

可选地，根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合，包括：

根据库存余量信息，确定库存棉花种类和库存棉花数量；

根据目标需求信息，确定需求棉花种类和需求棉花数量；

基于需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比集合。

可选地，基于需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比集合，包括：

根据需求棉花种类从库存棉花种类中选取相同种类的库存棉花；

根据与需求棉花种类对应的需求棉花数量，确定各被选中的库存棉花的数量；

根据库存棉花和各被选中的库存棉花的数量，生成棉花配比集合。

可选地，根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合之前，还包括：

获取不同棉花种类的特性参数；

根据特性参数，建立不同目标需求信息对应的求解函数。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种棉花配比装置，装置包括：

获取模块，用于获取棉花的库存余量信息和目标需求信息；

配比集合确定模块，用于根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合；

求解数值集合确定模块，用于根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合；

棉花配比确定模块，用于根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种棉花配比设备，设备包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的棉花配比程序，棉花配比程序配比为实现如上文的棉花配比方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，存储介质上存储有棉花配比程序，棉花配比程序被处理器执行时实现如上文的棉花配比方法的步骤。

本发明获取棉花的库存余量信息和目标需求信息；根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合；根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合；根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。本发明通过对棉花的库存余量信息进行监测，根据库存余量信息和用户的目标需求信息确定符合该目标需求信息的棉花配比集合，基于与目标需求信息对应的求解函数，确定与棉花配比集合中各棉花配比对应的求解数值，获得求解数值集合，基于求解数值结合确定最终的目标棉花配比，能够遍历所有产生解的组合，从而得到全局最优解，解决了人工配棉受主观因素影响大的技术问题，降低了成品之间的差异性，提高了产品质量。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的棉花配比设备的结构示意图；

图2为本发明棉花配比方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明棉花配比方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明棉花配比方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明棉花配比方法一实施例中的棉花配比效果图；

图6为本发明棉花配比装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的棉花配比设备结构示意图。

如图1所示，该棉花配比设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，WI-FI)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对棉花配比设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及棉花配比程序。

在图1所示的棉花配比设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；处理器1001、存储器1005可以设置在棉花配比设备中，棉花配比设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的棉花配比程序，并执行本发明实施例提供的棉花配比方法。

本发明实施例提供了一种棉花配比方法，参照图2，图2为本发明棉花配比方法第一实施例的流程示意图。

本实施例中，棉花配比方法包括以下步骤：

步骤S10：获取棉花的库存余量信息和目标需求信息。

需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如平板电脑、个人电脑、手机等，或者是一种能够实现上述功能的电子设备、棉花配比设备等。以下以棉花配比设备为例，对本实施例及下述各实施例进行举例说明。

可以理解的是，库存余量信息可以是工厂库存棉花的信息，库存余量信息包括库存棉花种类和每种库存棉花种类对应的库存棉花数量；目标需求信息可以是提出的对所需求棉花的信息，目标需求信息包括需求棉花种类和每种需求棉花种类对应的需求棉花数量，以及需求棉花的特性。

步骤S20：根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合。

可以理解的是，棉花配比集合可以是棉花配比组成的集合，棉花配比可以是满足目标需求信息的棉花种类与棉花数量的配比，比如：棉花配比可以是：棉花A的数量为a1，棉花B的数量为b1；棉花B的数量为a1，棉花C的数量为b1等。

应该理解的是，基于目标需求信息中的需求棉花种类和对应的需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成满足目标需求信息的棉花配比，各满足目标需求信息的棉花配比组成棉花配比集合。

步骤S30：根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合。

可以理解的是，求解函数可以是求解棉花配比对应的目标值的函数，例如求解函数包括但不限于价格最低函数、刚度最低函数等，求解函数可根据具体场景设置；求解数值集合可以是棉花配比集合中各棉花配比对应的求解数值组成的集合。

应该理解的是，将棉花配比集合中的棉花配比输入与目标需求信息对应的求解函数，获得各棉花配比对应的求解数值，各棉花配比对应的求解数值组成求解数值集合，比如若目标需求信息对应的求解函数为求价格的最小值，则求解数值集合中为各棉花配比对应的棉花价格，若目标需求信息对应的求解函数为求刚度的最小值，则求解数值集合中为各棉花配比对应的棉花刚度值，求解数值集合中数值的具体类型根据目标需求信息对应的求解函数确定。

步骤S40：根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。

可以理解的是，目标棉花配比可以是最终确定棉花配比。

应该理解的是，将求解数值集合中的各求解数值进行对比，根据对比结果选取最优求解数值，确定最优求解数值对应的棉花配比为目标棉花配比。

在具体实施中，比如目标需求信息对应的求解函数为刚度最低函数，监测工厂的库存余量信息，根据库存余量信息确定棉花库存种类和对应的棉花库存数量，获取需求棉花种类和对应的需求棉花数量，根据需求棉花种类和对应的需求棉花数量对库存棉花种类和对应的库存棉花数量进行配比，获得多个符合目标需求信息的棉花配比，将多个符合目标需求信息的棉花配比输入与目标需求信息对应的刚度最低函数，获得各棉花配比对应的刚度值，将各棉花配比对应的刚度值进行对比，从而确定最小刚度值，将最小刚度值对应的棉花配比作为目标棉花配比输出。

进一步地，为了输出满足目标需求信息的棉花配比，以提高成品的质量，步骤S40，包括：将求解数值集合中各求解数值进行对比；根据对比结果确定目标求解数值；确定目标求解数值对应的棉花配比为满足目标需求信息的目标棉花配比。

可以理解的是，将求解数值集合中的各求解数值进行大小对比；目标求解数值可以是与目标需求信息对应的目标求解数值，例如目标需求信息为价格最低，则目标求解数值为最小价格数值，目标需求信息为刚度最低，则目标求解数值为最小刚度数值，目标需求信息为刚度最高，则目标求解数值为最大刚度值。

本实施例获取棉花的库存余量信息和目标需求信息；根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合；根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合；根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。本实施例通过对棉花的库存余量信息进行监测，根据库存余量信息和用户的目标需求信息确定符合该目标需求信息的棉花配比集合，基于与目标需求信息对应的求解函数，确定与棉花配比集合中各棉花配比对应的求解数值，获得求解数值集合，基于求解数值结合确定最终的目标棉花配比，能够遍历所有产生解的组合，从而得到全局最优解，解决了人工配棉受主观因素影响大的技术问题，降低了成品之间的差异性，提高了产品质量。

参考图3，图3为本发明棉花配比方法第二实施例的流程示意图。

基于上述第一实施例，在本实施例中，步骤S30包括：

步骤S301：根据库存余量信息，确定棉花数量取值区间。

可以理解的是，棉花种类取值区间可以是库存的棉花种类的取值区间；棉花数量取值区间可以是库存的各棉花种类对应的棉花数量的取值区间，比如棉花种类有3种，分别为A1、A2和A3，假设A1、A2和A3的数量分别为B1、B3和B2，则棉花数量的取值区间为[0,B1]、[0,B3]和[0,B2]，棉花种类取值区间和棉花数量取值区间可根据库存余量信息具体确定，并不限于上述例子中的数值。

步骤S302：根据目标需求信息，确定用于对棉花的特性参数进行约束的约束函数。

步骤S303：根据棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合。

应该理解的是，假设目标需求信息为：需求棉花总量为K，棉花刚度小于m，棉纤维长度小于n，假设有4种棉花A1、A2、A3、A4，选取的数量分别用x

假设A1、A2、A3、A4的价格分别为7、1、3、4，求解函数为求价格的最小至，则求解函数可以表示为公式2：

min(7x

根据棉花配比区间和棉花配比集合，通过约束函数和求解函数，计算出各棉花配比对应的价格，各棉花配比对应的价格组成求解数值集合。

在具体实施中，监测工厂的库存余量信息，根据库存余量信息确定库存棉花种类和对应的库存棉花数量，根据库存棉花种类和对应的库存棉花数量确定棉花数量取值区间，根据用户的目标需求信息建立对应的求解函数和约束函数，根据库存棉花种类和库存棉花数量，挖掘出满足棉花种类和数量需求的棉花配比集合，基于线性整数优化算法，通过求解函数和约束函数，确定每个棉花配比对应的求解数值，比较所有棉花配比对应的求解数值得出满足目标需求信息的最优解，从而确定最优解对应的棉花配比为目标棉花配比。

进一步地，为了得到全局最优解，以提高成品质量，步骤S303，包括：根据约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定用于进行目标值求解的标准函数；根据标准函数和边界值，确定用于进行目标值求解的初始单纯形列表；根据初始单纯形列表，确定基变量和非基变量；根据基变量、非基变量和棉花配比集合，确定对应的求解数值集合。

可以理解的是，标准函数可以是通过单纯形法进行线性问题求解时用到的标准型函数；通过单纯形法计算求解函数的数值时，只有基变量参与运算，而其他变量不参与运算。

在具体实施中，根据求解函数、约束函数和棉花配比集合，使用单纯形法，初始化单纯形列表，确定出基变量和非基变量，得到每个棉花配比的求解数值，各棉花配比对应的求解数值组成求解数值集合。

本实施例根据库存余量信息，确定棉花数量取值区间；根据目标需求信息，确定用于对棉花的特性参数进行约束的约束函数；根据棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合。本实施例根据棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过约束函数和求解函数求解各棉花配比对应的求解数值，得到求解数值集合，能够确定遍历到的所有棉花配比对应的求解数值，从而得到全局最优解，提高了棉花配比的精度，提高了成品质量。

参考图4，图4为本发明棉花配比方法第三实施例的流程示意图。

基于上述各实施例，在本实施例中，步骤S20，包括：

步骤S201：根据库存余量信息，确定库存棉花种类和库存棉花数量。

可以理解的是，库存棉花种类可以是工厂仓库中剩余棉花的种类；库存棉花数量可以是工厂仓库中剩余的各棉花种类对应的棉花数量。

步骤S202：根据目标需求信息，确定需求棉花种类和需求棉花数量。

可以理解的是，需求棉花种类可以是用户最终需要的棉花配比对应的棉花种类；需求棉花数量可以是用户最终需要的棉花配比中棉花种类对应的棉花数量。

步骤S203：基于需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比集合。

可以理解的是，基于需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成满足需求棉花种类和需求棉花数量的棉花配比，各棉花配比组成棉花配比集合。

进一步地，为了获得所有产生解的棉花配比，从而得到全局最优解，步骤S203，包括：根据需求棉花种类从库存棉花种类中选取相同种类的库存棉花；根据与需求棉花种类对应的需求棉花数量，确定各被选中的库存棉花的数量；根据库存棉花和各被选中的库存棉花的数量，生成棉花配比集合。

在具体实施中，基于需求棉花种类和对应的需求棉花数量，通过排列组合法对库存棉花种类和对应的库存棉花数量进行组合，获得满足需求棉花种类和需求棉花数量的棉花配比，各棉花配比组成棉花配比集合，通过求解函数计算每个棉花配比的求解数值，通过比较所有棉花配比的求解数值确定最优求解数值，将最优求解数值对应的棉花配比作为目标棉花配比。

在一个例子中，比如：需求棉花种类为3，需求数量为3和5，库存棉花种类和对应的数量为A1-10、A2-8和A3-9，则配比棉花集合为：A1-3、A2-5，A1-3、A3-5，A2-3、A3-5，A2-3，A1-5，A3-3、A1-5，A3-3、A2-5，具体的棉花配比可根据实际场景确定，本实施例在此不作限制。

进一步地，为了构建与用户需求对应的求解函数，步骤S30之前，还包括：获取不同棉花种类的特性参数；根据特性参数，建立不同目标需求信息对应的求解函数。

可以理解的是，特性参数包括但不限于棉纤维细度值、短切瑕疵、纤维长度和单价等；不同特性参数之间符合线性约束条件，因此可以建立优化目标对应的求解函数；棉花种类和棉花特性之间存在映射关系；比如：有4种棉花，优化目标为价格最低，4种棉花的价格分别为6、2、4、5，x

在具体实施中，获取不同棉花种类的棉纤维细度值、短切瑕疵、纤维长度和单价等特性参数，依据特性参数与优化目标之间的线性关系，构建优化目标对应的求解函数，比如优化目标为刚度最低，则构建不同种类、不同数量棉花的特性参数与刚度之间的线性函数，在进行棉花配比时，获取用户输入的需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，使得得到的棉花配比符合需求棉花种类和需求棉花数量，例如需求棉花种类为a，每个种类的需求数量为b，则根据a、b对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比，将各棉花配比中的棉花种类和对应的棉花数量输入求解函数，获得对应的刚度值，将所有棉花配比对应的刚度值进行对比，确定最小刚度值，将最小刚度值对应的棉花配比作为最终输出的目标棉花配比。

本实施例根据库存余量信息，确定库存棉花种类和库存棉花数量；根据目标需求信息，确定需求棉花种类和需求棉花数量；基于需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比集合。本实施例根据库存余量信息确定库存棉花种类和库存棉花数量，根据目标需求信息确定需求棉花种类和需求棉花数量，基于需求棉花种类和需求棉花数量对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比集合，能够对库存棉花种类和库存棉花数量进行组合，生成满足目标需求信息的棉花配比集合，从而基于棉花配比集合求解得到全局最优解，相比于人工配比方法，能够避免主观因素的干扰，降低企业成本，还能规避局部最优解出现的可能性，从而提高成品质量。

基于上述各实施例，提出本发明棉花配比方法第四实施例。

在本实施例中，棉花配比方法可通过以下步骤实现：

A：实时监测工厂的库存余量，并实时更新数据库中的数据，将库存余量更新记录为优化求解数据集；

B：根据从数据库中读取的库存棉花种类和库存棉花数量，建立棉花种类取值范围和棉花数量取值范围，确保其取值在合理范围内；

C：根据客户的目标需求信息建立求解函数和用于对棉花的特性参数进行约束的约束函数，棉花的特性参数包括棉纤维细度值、短切瑕疵、纤维长度和单价等，由于不同参数符合线性约束条件，因此可根据客户输入的目标需求信息建立求解函数和约束函数，其中求解函数还可称为目标函数，其中约束方程包括输出的棉花种类、每类棉花的数量取值区间和不同棉花的特性参数等条件；

D：根据实时监测到的库存余量，确定库存棉花种类和库存棉花数量，并根据客户的需求棉花种类和需求棉花数量，挖掘出符合客户需求的棉花配比，各个棉花配比组成棉花配比集合；

E：根据每类棉花的棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过求解函数和约束函数，使用单纯形法初始化单纯形列表，确定出基变量和非基变量，求解每个棉花配比的解；

F：比较每个棉花配比的解得到全局范围内的最优解，从而确定该最优解对应的棉花配比为目标棉花配比。

通过本实施例提出的棉花配比方法进行配棉的效果图可参照图5，对5种棉花进行配棉，代号分别为1、2、3、4、5，品种批号分别为：配棉测试品种01、开发测试品种2、配棉测试品种02、开发测试品种1和配棉测试品种，库存包数分别为26、477、32、177和37，每包重量分别为：141.486kg、84.435kg、141.486kg、84.435kg和213.673kg，经过本实施例提出棉花配比方法配棉后，各类棉花的配比分别为：9包、12包、10包、11包、8包，重量分别为：1273.38kg、1013.23kg、1414.86kg、928.79kg和1709.39kg，最终可以确定各类棉花的消耗速度为：4.82吨/天、3.84吨/天、5.36吨/天、3.52吨/天和6.47吨/天。

本实施例对棉花的库存余量进行实时监测，根据客户的不同需求，建立约束函数和求解函数，并遍历所有产生解的集合，得到全局最优解，能够避免历史数据的质量对输出结果的影响，规避局部最优解出现的可能性，最终输出满足约束函数的全局最优解，能够降低棉花匹配难度，提高生产效率。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，存储介质上存储有棉花配比程序，棉花配比程序被处理器执行时实现如上文的棉花配比方法的步骤。

参照图6，图6为本发明棉花配比装置第一实施例的结构框图。

如图6所示，本发明实施例提出的棉花配比装置包括：

获取模块10，用于获取棉花的库存余量信息和目标需求信息；

配比集合确定模块20，用于根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合；

求解数值集合确定模块30，用于根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合；

棉花配比确定模块40，用于根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。

本实施例获取棉花的库存余量信息和目标需求信息；根据库存余量信息和目标需求信息，确定棉花配比集合；根据棉花配比集合以及目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合；根据求解数值集合，确定满足目标需求信息的目标棉花配比。本实施例通过对棉花的库存余量信息进行监测，根据库存余量信息和用户的目标需求信息确定符合该目标需求信息的棉花配比集合，基于与目标需求信息对应的求解函数，确定与棉花配比集合中各棉花配比对应的求解数值，获得求解数值集合，基于求解数值结合确定最终的目标棉花配比，能够遍历所有产生解的组合，从而得到全局最优解，解决了人工配棉受主观因素影响大的技术问题，降低了成品之间的差异性，提高了产品质量。

基于本发明上述棉花配比装置第一实施例，提出本发明棉花配比装置的第二实施例。

在本实施例中，求解数值集合确定模块30，还用于根据库存余量信息，确定各类棉花的棉花数量取值区间；根据目标需求信息，确定用于对棉花的特性参数进行约束的约束函数；根据棉花数量取值区间和棉花配比集合，通过约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定棉花配比集合对应的求解数值集合。

求解数值集合确定模块30，还用于根据约束函数和与目标需求信息对应的求解函数，确定用于进行目标值求解的标准函数；根据标准函数和棉花数量取值区间，确定用于进行目标值求解的初始单纯形列表；根据初始单纯形列表，确定基变量和非基变量；根据基变量、非基变量和棉花配比集合，确定对应的求解数值集合。

棉花配比确定模块40，还用于将求解数值集合中各求解数值进行对比；根据对比结果确定目标求解数值；确定目标求解数值对应的棉花配比为满足目标需求信息的目标棉花配比。

配比集合确定模块20，还用于根据库存余量信息，确定库存棉花种类和库存棉花数量；根据目标需求信息，确定需求棉花种类和需求棉花数量；基于需求棉花种类和需求棉花数量，对库存棉花种类和库存棉花数量进行配比，生成棉花配比集合。

配比集合确定模块20，还用于根据需求棉花种类从所述库存棉花种类中选取相同种类的库存棉花；根据与需求棉花种类对应的需求棉花数量，确定各被选中的库存棉花的数量；根据库存棉花和各被选中的库存棉花的数量，生成棉花配比集合。

配比集合确定模块20，还用于获取不同棉花种类的特性参数；根据特性参数，建立不同目标需求信息对应的求解函数。

本发明棉花配比装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器/随机存取存储器、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。