罩式退火炉优化装炉组合系统设计与开发

摘要

该文以上海宝钢益昌薄板有限公司的罩式退火炉车间为应用背景,研究了退火炉车间的钢卷优化装炉组合问题.在查阅大量文献资料的基础上,针对遗传算法易于陷入局部最优和收敛速度缓慢的不足,引入个体适应度值的方差和均值来描述种群的聚散程度,提出了一种具有参数自适应调节功能的改进遗传算法.针对遗传算法收敛速度慢,很难应用于复杂在线仿真优化问题的不足,将序次优化和概率抽样的思想运用于遗传算法,提出了一种基于序次优化策略和抽样概率思想的改进遗传算法.该文将提出的改进算法应用到退火炉炉群退火生产的钢卷优化组合堆垛中,并进行了罩式退火炉钢卷优化装炉组合软件的设计与开发.生产实践表明该改进算法取得了很好的应用效果.

目录

文摘

英文文摘

0前言

1绪论

1.1引言

1.2罩式炉退火工艺过程简介

1.3罩式炉优化装炉组合的必要性

1.4钢卷堆垛组合国内外研究现状

1.5本文的主要工作

2传统遗传算法和组合优化问题研究

2.1遗传算法

2.1.1遗传算法简介

2.1.2遗传算法应用和发展

2.2组合优化问题

2.2.1组合最优化和NP难问题

2.2.2组合最优化问题的解决方法

3一种带有参数自适应调节的改进遗传算法

3.1问题的提出

3.2带有参数自适应调整的遗传算法

3.3仿真算例

4一种适用于复杂在线仿真优化问题的改进遗传算法

4.1问题的提出

4.2基于序次优化策略和概率抽样思想的改进遗传算法

4.2.1序次优化策略和概率抽样思想

4.2.2基于序次优化策略和概率抽样思想的改进遗传算法

4.3仿真实例

5罩式退火炉钢卷优化组合问题研究

5.1罩式炉优化装炉组合数学模型

5.1.2罩式退火炉钢卷优化装炉组合解决方案

5.1.3罩式退火炉钢卷优化装炉组合数据流向

5.2应用于罩式炉离线优化装炉组合的改进遗传算法

5.2.1改进遗传算法在离线优化组合中的应用

5.2.2改进的遗传算法与其他算法在装炉组合中的对照

5.3应用于罩式炉在线优化装炉组合的改进遗传算法

5.3.1改进的遗传算法在在线优化组合中的应用

5.3.2在线仿真优化遗传算法与离线改进算法的比较

6罩式炉优化装炉组合的软件设计

6.1罩式炉优化装炉组合软件系统功能介绍

6.2装炉组合软件的体系结构和处理流程

6.3装炉组合软件的应用效果

6.4优化装炉组合软件的数据库设计

6.5优化装炉组合的网络版软件

7结束语

参考文献

致谢

大连理工大学学位论文版权使用授权书