矿石码头在线调度工艺指标模糊补偿规则研究

摘要

港口生产计划与调度是港口生产活动的保障。生产作业计划是生产计划的具体化，而作业计划是通过生产工艺的实施来完成的。生产计划主要是通过对关键指标如:吞吐量、装卸量、成本的制定编制的。科学、合理地制定指标，才能真实反映港口生产经营的实际情况，有助于港口生产发展。然而，在生产过程中，生产指标的实际值与计划值会出现偏差，如何通过在线调整工艺指标，使生产指标的实际值处于计划值范围内，实现生产过程的精细化和透明化管理。
　　码头在执行生产计划时，由于生产作业过程中各类复杂因素变化的动态性和随机性，常常不能完成生产计划中关键指标的目标值。如何及时地通过在线调整生产作业中的工艺指标，从而补偿生产计划中的关键指标偏差，达到目标值。本文首先提出了基于反馈补偿的工艺生产指标在线调整的调度策略，对生产计划指标的计划值的改变进行校正，不断消除偏差;其次，运用粗糙集理论对生产指标数据进行属性约简，从中找到影响生产计划指标的关键工艺指标因素;最后，运用数据挖掘的方法，获得如何调整这些工艺指标的模糊反馈补偿规则。
　　仿真验证表明:通过反馈补偿的方法得出的模糊规则，对生产计划指标偏差的调整是有效的;在线调整的调度策略加强了生产计划执行的实时性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 生产计划与调度

1．2．2 模糊集理论及其应用

1．3 研究内容及思路

第2章 相关理论与研究方法

2．1 矿石码头生产指标分析

2．2 粗糙集理论相关知识

2．2．1 粗糙集理论基础知识

2．2．2 属性约简算法

2．2．3 模糊规则生成

2．3 本章小结

第3章 基于反馈补偿的工艺生产指标调整方案

3．1 模糊反馈控制规则库

3．1．1 模糊规则库的构建

3．1．2 反馈补偿原理

3．1．3 反馈补偿策略

3．2 基于粗糙集理论的反馈补偿规则挖掘方法

3．2．1 基于粗糙集的数据挖掘方法的优点和应用

3．2．2 矿石码头生产中的增量关联规则挖掘

3．2．3 数据离散化

3．3 结合遗传算法的粗糙集理论编程

3．3．1 遗传算法的相关理论

3．3．2 结合遗传算法的粗糙集编程思路

3．4 本章小结

4．1 算例背景和数据

4．1．1 算例背景

4．1．2 算例数据

4．2 规则挖掘结果

4．2．1 工艺生产指标属性约简

4．2．2 工艺生产指标反馈补偿规则挖掘

4．3 规则验证

4．4 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 论文取得的主要成果

5．2 论文工作的不足和展望

参考文献

致谢