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摘要
第一章 绪论
1.1 研究目的及意义
1.2 炼钢连铸批量计划研究综述
1.2.1 钢铁企业生产工艺介绍
1.2.2 炼钢连铸生产计划编制流程
1.2.3 炉次计划研究现状
1.2.4 浇次计划研究现状
1.3 炼钢连铸批量计划与调度研究方法概述
1.3.1 数学规划方法
1.3.2 Petri网方法
1.3.3 启发式方法
1.3.4 专家系统方法
1.3.5 智能搜索方法
1.3.6 多智能体方法
1.4 交叉熵方法基本原理及应用
1.4.1 基本原理
1.4.2 交叉熵方法在优化问题中的应用
1.5 自组织方法
1.5.1 自组织的概念和特征
1.5.2 自组织方法及应用
1.6 本文的技术路线及主要工作
1.6.1 本文的技术路线
1.6.2 本文的主要工作
第二章 炉次计划的改进交叉熵算法
2.1 引言
2.2 问题描述
2.3 炉次计划模型
2.4 基于旅行商问题的炉次计划模型
2.5 改进交叉熵算法
2.6 实例验证
2.6.1 实验数据
2.6.2 参数设置
2.6.3 算法比较
2.7 小结
第三章 浇次计划编制的混合启发式-交叉熵算法
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 基于带有容量限制旅行商问题的浇次计划模型
3.4 混合启发式-交叉熵算法
3.4.1 初始状态概率转移矩阵的改进
3.4.2 按钢级分组的启发式规则
3.4.3 混合启发式-交叉熵算法
3.5 实例验证
3.5.1 实验数据
3.5.2 参数设置
3.5.3 算法比较
3.6 小结
第四章 炉次数量未知的柔性炉次计划编制算法
4.1 引言
4.2 数学模型
4.2.1 问题描述
4.2.2 数学规划模型
4.3 基于CPTP的柔性炉次计划模型
4.3.1 CPTP简介
4.3.2 将柔性炉次计划问题转化为CPTP
4.4 求解算法
4.5 实例验证及分析
4.5.1 实验数据
4.5.2 参数设置
4.5.3 算法比较
4.6 小结
第五章 柔性宽度浇次计划编制的一种混合改进算法
5.1 引言
5.2 考虑宽度柔性的浇次计划问题描述
5.3 柔性宽度浇次计划的广义车辆路径问题模型
5.4 柔性宽度浇次计划问题的混合改进算法
5.4.1 钢级分组规则
5.4.2 改进交叉熵法
5.4.3 可达算法
5.5 实例验证及分析
5.5.1 实验数据
5.5.2 参数设置
5.5.3 算法比较
5.6 小结
第六章 炼钢连铸批量计划自组织优化算法
6.1 引言
6.2 炼钢连铸批量计划自组织优化算法
6.2.1 竞争因子
6.2.2 协同算子
6.2.3 序参量
6.2.4 批量计划自组织优化算法
6.3 仿真实例与分析
6.3.1 实验数据
6.3.2 参数设置
6.3.3 算法比较
6.4 小结
第七章 结论与展望
7.1 本文工作总结
7.2 下一步研究方向
参考文献
致谢
攻读博士学位期间完成的论文和参加的项目