基于自适应协同优化算法的流程工业生产调度研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 流程工业生产调度研究概况 | 第12-16页 |
| 1.2.1 生产调度描述与分类 | 第12-13页 |
| 1.2.2 流程工业生产调度的特性 | 第13页 |
| 1.2.3 流程工业生产调度的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 协同优化算法研究概况 | 第16-18页 |
| 1.3.1 协同优化算法的研究现状 | 第17页 |
| 1.3.2 协同优化算法的应用现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要工作与章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 多学科综合优化及协同优化算法 | 第20-30页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 多学科综合优化算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 MDO问题的定义及数学模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 单级优化框架 | 第21-23页 |
| 2.2.3 两级优化框架 | 第23-25页 |
| 2.3 标准协同优化算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 协同优化算法基本思想及特点 | 第25页 |
| 2.3.2 标准协同优化算法模型及求解步骤 | 第25-27页 |
| 2.3.3 标准协同优化算法的优点 | 第27-28页 |
| 2.3.4 标准协同优化算法的不足 | 第28-30页 |
| 第3章 改进的自适应协同优化算法 | 第30-40页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 CO算法分析 | 第30-31页 |
| 3.2.1 CO算法系统级分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 CO算法学科级分析 | 第31页 |
| 3.3 SCO算法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 协同不一致性因子 | 第31-32页 |
| 3.3.2 系统级改进 | 第32页 |
| 3.3.3 学科级改进 | 第32页 |
| 3.3.4 二阶段优化过程 | 第32-33页 |
| 3.3.5 算法的实现步骤 | 第33页 |
| 3.4 SCO算法仿真算例 | 第33-39页 |
| 3.4.1 经典数值案例 | 第33-36页 |
| 3.4.2 齿轮减速器案例 | 第36-39页 |
| 3.5 本章总结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于SCO算法的流程工业生产调度研究 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 基于离散时间表达的流程工业MILP模型 | 第40-44页 |
| 4.2.1 离散时间表达 | 第40-41页 |
| 4.2.2 假设与约定 | 第41页 |
| 4.2.3 变量及参数说明 | 第41-42页 |
| 4.2.4 约束条件 | 第42-43页 |
| 4.2.5 优化目标函数 | 第43-44页 |
| 4.3 啤酒行业生产调度描述与模型建立 | 第44-47页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第44-46页 |
| 4.3.2 流程工业MILP建模软件 | 第46-47页 |
| 4.4 基于的SCO算法的啤酒行业生产调度仿真 | 第47-53页 |
| 4.4.1 糖化酿造车间七日生产调度分解 | 第47-49页 |
| 4.4.2 遗传算法求解 | 第49-51页 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章总结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 全文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
