| 摘要 | 第13-15页 |
| ABSTRACT | 第15-18页 |
| 图表清单 | 第19-22页 |
| 缩略词及符号注释 | 第22-27页 |
| 第一章 绪论 | 第27-51页 |
| 1.1 研究背景 | 第27-28页 |
| 1.2 炼钢连铸生产调度问题描述 | 第28-31页 |
| 1.2.1 炼钢连铸生产调度 | 第28-29页 |
| 1.2.2 炼钢连铸生产工艺流程 | 第29-31页 |
| 1.3 炼钢连铸生产调度问题研究现状 | 第31-42页 |
| 1.3.1 加工时间确定的调度问题研究现状 | 第31-35页 |
| 1.3.2 加工时间不确定的调度问题研究现状 | 第35-36页 |
| 1.3.3 多目标优化调度问题研究现状 | 第36-37页 |
| 1.3.4 炼钢连铸生产调度优化方法研究现状 | 第37-42页 |
| 1.4 交叉熵算法及应用 | 第42-47页 |
| 1.4.1 交叉熵算法的基本原理 | 第42-44页 |
| 1.4.2 交叉熵算法的基本流程 | 第44页 |
| 1.4.3 求解优化问题的交叉熵算法 | 第44-45页 |
| 1.4.4 交叉熵算法的应用 | 第45-47页 |
| 1.5 本文研究内容及技术路线 | 第47-51页 |
| 第二章 工艺路径相同的调度优化方法 | 第51-77页 |
| 2.1 引言 | 第51-52页 |
| 2.2 工艺路径相同的生产调度建模 | 第52-56页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第52-53页 |
| 2.2.2 分时电价下调度优化模型建立 | 第53-56页 |
| 2.2.3 模型特点分析 | 第56页 |
| 2.3 工艺路径相同的调度模型求解方法 | 第56-62页 |
| 2.3.1 问题编码策略 | 第56-57页 |
| 2.3.2 基于阶段顺序的倒推解码方法 | 第57-60页 |
| 2.3.3 概率分布模型及更新机制 | 第60-62页 |
| 2.4 混合启发式交叉熵算法 | 第62-65页 |
| 2.4.1 基于FIFO规则的混合样本生成策略 | 第62-63页 |
| 2.4.2 精英样本保留策略 | 第63页 |
| 2.4.3 基于行列交换的局部搜索策略 | 第63-64页 |
| 2.4.4 混合启发式交叉熵算法的基本流程 | 第64-65页 |
| 2.5 仿真实验及结果分析 | 第65-76页 |
| 2.5.1 算法参数设计 | 第66-67页 |
| 2.5.2 结果及分析 | 第67-76页 |
| 2.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第三章 复杂工艺路径的调度优化方法 | 第77-99页 |
| 3.1 引言 | 第77-78页 |
| 3.2 复杂工艺路径的生产调度建模 | 第78-80页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第78页 |
| 3.2.2 分时电价下调度优化模型建立 | 第78-80页 |
| 3.2.3 模型特点分析 | 第80页 |
| 3.3 复杂工艺路径的调度模型求解方法 | 第80-85页 |
| 3.3.1 问题编码策略 | 第81-82页 |
| 3.3.2 基于炉次操作顺序的倒推解码方法 | 第82-83页 |
| 3.3.3 概率分布模型及更新机制 | 第83-85页 |
| 3.4 混合自适应交叉熵算法 | 第85-91页 |
| 3.4.1 基于全局选择和随机置换的混合样本生成策略 | 第85-87页 |
| 3.4.2 基于矩阵分割和行列交换的局部搜索策略 | 第87-89页 |
| 3.4.3 算法参数动态调整策略 | 第89页 |
| 3.4.4 混合自适应交叉熵算法的基本流程 | 第89-91页 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 | 第91-97页 |
| 3.5.1 算法参数设计 | 第92-93页 |
| 3.5.2 结果及分析 | 第93-97页 |
| 3.6 本章小结 | 第97-99页 |
| 第四章 加工时间不确定的调度优化方法 | 第99-127页 |
| 4.1 引言 | 第99-100页 |
| 4.2 加工时间不确定的生产调度建模 | 第100-101页 |
| 4.3 炉次精炼时间调整 | 第101-105页 |
| 4.3.1 根据运输时间调整 | 第102页 |
| 4.3.2 根据等待时间调整 | 第102-105页 |
| 4.4 串级交叉熵算法 | 第105-111页 |
| 4.4.1 外层连续交叉熵算法 | 第105-108页 |
| 4.4.2 内层离散交叉熵算法 | 第108页 |
| 4.4.3 串级交叉熵算法的基本流程 | 第108-111页 |
| 4.5 仿真实验及结果分析 | 第111-125页 |
| 4.5.1 工艺路径相同的情况 | 第112-116页 |
| 4.5.2 复杂工艺路径的情况 | 第116-119页 |
| 4.5.3 结果分析 | 第119-125页 |
| 4.6 本章小结 | 第125-127页 |
| 第五章 炼钢连铸生产调度多目标优化方法 | 第127-147页 |
| 5.1 引言 | 第127-128页 |
| 5.2 炼钢连铸生产调度问题的多目标优化模型 | 第128-129页 |
| 5.3 基于Pareto最优的混合多目标交叉熵算法 | 第129-136页 |
| 5.3.1 Pareto支配和Pareto最优解 | 第129页 |
| 5.3.2 混合多目标交叉熵算法的基本框架 | 第129-130页 |
| 5.3.3 混合多样本生成策略 | 第130-131页 |
| 5.3.4 个体评价策略 | 第131页 |
| 5.3.5 种群多样性保持策略 | 第131-134页 |
| 5.3.6 精英样本保留策略 | 第134-136页 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 | 第136-144页 |
| 5.4.1 双目标优化 | 第137-139页 |
| 5.4.2 三目标优化 | 第139-142页 |
| 5.4.3 加工时间不确定情况下的多目标优化 | 第142-144页 |
| 5.5 本章小结 | 第144-147页 |
| 第六章 结论与展望 | 第147-151页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第147-149页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第149-151页 |
| 参考文献 | 第151-165页 |
| 致谢 | 第165-167页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第167-187页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第187页 |