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基于动态差分进化算法的炼钢--连铸生产调度

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摘要

第1章 绪论

1.1 问题的背景

1.2 问题的研究目的和意义

1.3 炼钢-连铸生产调度研究综述

1.4 动态调度及动态优化研究综述

1.4.1 动态调度问题的研究现状

1.4.2 动态优化在动态调度问题中的应用

1.4.3 差分进化算法在动态调度问题上的应用

1.5 本文的主要工作和技术路线

第2章 炼钢-连铸动态生产调度问题

2.1 炼钢-连铸生产问题的工艺流程

2.1.1 炼钢-连铸生产总体流程

2.1.2 炼钢-连铸生产设备和工序介绍

2.2 炼钢-连铸生产调度的动态因素

2.2.1 炼钢-连铸生产调度动态因素来源

2.2.2炼钢-连铸动生产调度动态因素的影响

2.2.3 炼钢-连铸生产调度动态因素的综述

2.3 炼钢-连铸生产调度过程

2.3.1 静态调度过程

2.3.2 动态调度过程

2.4 本章小结

第3章 炼钢-连铸生产调度问题的建模和标准差分进化算法

3.1 炼钢-连铸生产调度问题

3.1.1 问题定义

3.1.2 工艺约束

3.1.3 优化目标

3.2 炼钢-连铸生产调度问题的数学模型

3.2.1 符号定义

3.2.2数学模型

3.3 标准差分进化算法求解

3.3.1 差分进化算法基本原理和流程

3.3.2 差分进化算法基本分类

3.3.3 炼钢-连铸动态调度问题的标准差分进化算法

3.4 算法性能实验分析

3.4.1 标准差分进化算法的参数设计

3.4.2 标准差分进化算法和人工模拟算法性能对比分析

3.4.3标准差分进化算法的两种变异策略对比分析

3.5 本章小结

第4章 炼钢-连铸生产调度问题的改进自适应差分进化算法

4.1 炼钢-连铸动态调度问题的JADE差分进化算法

4.1.1 参数自适应差分进化JADE算法

4.1.2 参数自适应策略对JADE算法的影响分析

4.1.3 DE/rand/1/bin算法和无参数自适应JADE算法性能比较

4.2 炼钢-连铸动态调度问题的多种JADE改进算法

4.2.1 JADE/rand-to-rand/1/bin(无参数自适应)算法

4.2.2 RJADE(无参数自适应)算法

4.2.3 GJADE(无参数自适应)算法

4.2.4 RGJADE(无参数自适应)算法

4.3 实验总结

第5章 炼钢-连铸生产调度问题的动态差分进化算法

5.1 基于动态优化方法的动态差分进化PPOPDE算法

5.1.1 算法的设计思想

5.1.2 变异策略

5.1.3 算法流程

5.2 算法实验分析

5.2.1 动态差分进化PPOPDE算法的性能实验分析

5.2.2 动态差分进化PPOPDE算法的参数设计

5.3 本章小结

第6章 炼钢-连铸生产调度决策支持系统

6.1 炼钢-连铸决策支持系统介绍

6.2 系统关键UC(ASUC)视图分析

6.3 系统架构设计

6.4 应用系统结构视图设计

6.4.1 客户端层

6.4.2 资源服务层

6.4.3业务服务层

6.4.4业务实体层

6.4.5 持久化层

6.5 系统数据库结构设计

6.6 系统功能与界面介绍

6.7 系统的应用效果

6.7.1 经济效益

6.7.2 社会效益

6.8 本章小结

结束语

参考文献

致谢

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摘要

生产调度是现代制造业生产管理的核心内容,是控制生产成本,提高生产效率,提升产品质量与服务水平的关键要素。当前,针对炼钢-连铸生产调度的研究大部分是基于静态生产环境。但是,在炼钢-连铸实际生产过程中,动态扰动因素的对生产执行的影响却不容忽视。因此,有必要对动态环境下的炼钢-连铸生产调度问题进行研究。本文以国内某大型钢铁企业实际炼钢-连铸生产过程为背景,针对炼钢-连铸动态生产调度问题,深入分析其动态因素,建立数学模型,设计了相应的差分算法进行求解,通过对大量实际生产数据的仿真实验验证了算法性能,最后开发炼钢-连铸生产调度决策支持系统。本文主要内容如下:  (1)通过对当前炼钢-连铸生产进行大量深入调研,掌握生产工艺流程和实际问题特点,分析综述了所研究调度问题中的动态因素。  (2)建立了炼钢-连铸生产调度问题的数学模型,并针对问题特性设计标准差分进化算法,通过和人工模拟算法实验结果比较验证了标准差分进化算法的实用性和有效性。  (3)定制化设计多种改进的自适应差分进化算法,并按照实验统计学原理设计大量迭代式实验,验证了改进算法的有效性,同时获得了大量可靠的实验数据和结论,为算法进一步改进提供依据。  (4)应用动态优化思想,设计了嵌入记忆种群的动态差分进化算法,通过算法性能实验和参数设计实验,验证了算法性能的显著性改进,获得较合理参数。  (5)设计开发炼钢-连铸生产调度决策支持系统,为生产调度计划编制提供有效的辅助决策支持,取得较好应用效果。

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