基于遗传算法的炼厂生产计划优化研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目次 | 第10-14页 |
| 表格 | 第14-15页 |
| 插图 | 第15-16页 |
| 术语及符号 | 第16-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18-20页 |
| ·数值优化算法研究及应用现状 | 第20-23页 |
| ·混合整数非线性规划 | 第20-21页 |
| ·机会约束规划 | 第21页 |
| ·商业优化软件 | 第21-23页 |
| ·CPLEX | 第22页 |
| ·LINDO/LINGO | 第22页 |
| ·GAMS | 第22-23页 |
| ·遗传算法应用综述 | 第23-24页 |
| ·基于仿真优化架构 | 第24-26页 |
| ·本文结构和创新点 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第2章 遗传算法的应用基础 | 第30-44页 |
| ·基本遗传算法原理 | 第30-36页 |
| ·编码 | 第31-32页 |
| ·初始化 | 第32-33页 |
| ·选择 | 第33-34页 |
| ·交叉 | 第34-35页 |
| ·变异 | 第35-36页 |
| ·重插入 | 第36页 |
| ·约束处理策略 | 第36-40页 |
| ·约束限制问题定义 | 第36-37页 |
| ·约束处理策略分类 | 第37-40页 |
| ·惩罚函数法 | 第37-38页 |
| ·协同进化法 | 第38页 |
| ·优先处理可行点 | 第38-39页 |
| ·多目标优化技术 | 第39-40页 |
| ·加速求解策略 | 第40-41页 |
| ·反向学习法 | 第40页 |
| ·虚拟种群法 | 第40-41页 |
| ·导数信息法 | 第41页 |
| ·参数设置经验 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 第3章 非线性生产计划问题的求解应用 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·炼厂生产计划模型描述 | 第45-49页 |
| ·过程约束 | 第46-47页 |
| ·储罐约束 | 第47页 |
| ·物性约束 | 第47-48页 |
| ·生产装置约束 | 第48页 |
| ·市场供需约束 | 第48页 |
| ·目标函数 | 第48-49页 |
| ·两阶段约束处理策略 | 第49-50页 |
| ·混合遗传算法架构描述 | 第50-53页 |
| ·阶段Ⅰ | 第51-52页 |
| ·阶段Ⅱ | 第52-53页 |
| ·求解实例 | 第53-55页 |
| ·单批次生产计划模型求解 | 第54页 |
| ·多批次生产计划模型求解 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 4章 不确定性生产计划问题的求解应用 | 第56-70页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·炼厂生产计划模型描述 | 第57-59页 |
| ·生产装置产率与加工负荷定义 | 第57-58页 |
| ·分流点系数定义 | 第58页 |
| ·生产装置加工方案集合 | 第58-59页 |
| ·不确定性系统建模 | 第59-60页 |
| ·需求不确定性 | 第59页 |
| ·产率不确定性 | 第59-60页 |
| ·Monte Carlo采样方法 | 第60页 |
| ·优化算法改进 | 第60-64页 |
| ·目标函数 | 第61-62页 |
| ·确定性条件 | 第61-62页 |
| ·不确定性条件 | 第62页 |
| ·多种群并行求解 | 第62-64页 |
| ·染色体编码 | 第63页 |
| ·算法执行步骤 | 第63-64页 |
| ·求解实例和结果对比 | 第64-68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第5章 集成遗传算法优化平台的设计 | 第70-90页 |
| ·系统开发背景 | 第70-71页 |
| ·系统整体框架描述 | 第71-75页 |
| ·系统的设计目标 | 第71-73页 |
| ·系统的总体架构 | 第73-74页 |
| ·系统的工作流描述 | 第74-75页 |
| ·子系统的设计及实现 | 第75-82页 |
| ·仿真子系统的设计及实现 | 第75-80页 |
| ·S-Function建模方法 | 第77-78页 |
| ·基础装置模型功能定义 | 第78-79页 |
| ·仿真子系统的接口设置 | 第79-80页 |
| ·优化子系统的设计及实现 | 第80-82页 |
| ·优化子系统的组成 | 第80-81页 |
| ·系统的界面设计 | 第81-82页 |
| ·Oracle数据库模块 | 第82页 |
| ·系统运行 | 第82-84页 |
| ·优化平台的软硬件配置 | 第82-83页 |
| ·遗传算法工具箱的安装 | 第83页 |
| ·数据库连接 | 第83-84页 |
| ·测试用例 | 第84页 |
| ·系统评价 | 第84-88页 |
| ·McCall软件评价标准 | 第84-85页 |
| ·横向对比 | 第85-88页 |
| ·功能性 | 第86页 |
| ·效率 | 第86-87页 |
| ·易使用性 | 第87页 |
| ·可扩充性 | 第87-88页 |
| ·小结 | 第88-90页 |
| 第6章 总结和展望 | 第90-92页 |
| ·研究工作总结 | 第90-91页 |
| ·遗传算法求解应用研究展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 作者简介 | 第96页 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果 | 第96页 |
