钢铁生产与物流调度的时空建模和凸优化方法
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 调度问题的建模方法及对比分析 | 第15-22页 |
| 1.2.1 基于离散时间的建模方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于连续时间的建模方法 | 第16-18页 |
| 1.2.3 基于顺序的建模方法 | 第18-19页 |
| 1.2.4 时空网络建模方法 | 第19-21页 |
| 1.2.5 调度问题建模方法的对比分析 | 第21-22页 |
| 1.3 凸优化方法在调度问题中的应用 | 第22-28页 |
| 1.3.1 线性规划 | 第22-23页 |
| 1.3.2 二阶锥规划 | 第23-25页 |
| 1.3.3 半正定规划 | 第25-26页 |
| 1.3.4 凸优化与整数规划的关系 | 第26-28页 |
| 1.4 本文的技术路线及主要工作 | 第28-32页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第28-29页 |
| 1.4.2 主要工作 | 第29-32页 |
| 第2章 钢铁制造系统的混合流水车间调度问题 | 第32-50页 |
| 2.1 研究背景 | 第32-34页 |
| 2.2 时空网络建模 | 第34-39页 |
| 2.2.1 问题定义及参数 | 第34-35页 |
| 2.2.2 构造时空网络 | 第35-36页 |
| 2.2.3 时空网络数学规划模型 | 第36-38页 |
| 2.2.4 时空网络模型的降维策略 | 第38-39页 |
| 2.3 三类传统数学规划模型 | 第39-42页 |
| 2.3.1 基于离散时间的模型 | 第40页 |
| 2.3.2 基于连续时间的模型 | 第40-42页 |
| 2.3.3 基于顺序的模型 | 第42页 |
| 2.4 参数近似策略 | 第42-44页 |
| 2.5 数值实验 | 第44-48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第3章 考虑物流成本的板坯与合同分配问题 | 第50-62页 |
| 3.1 研究背景 | 第50-53页 |
| 3.2 问题描述及数学模型 | 第53-56页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第53-54页 |
| 3.2.2 符号定义 | 第54-55页 |
| 3.2.3 数学模型 | 第55-56页 |
| 3.3 基于凸松弛的求解方法 | 第56-58页 |
| 3.3.1 半正定规划松弛模型 | 第56-57页 |
| 3.3.2 基于凸优化的启发式算法 | 第57-58页 |
| 3.4 数值实验 | 第58-60页 |
| 3.5 扩展到板卷与合同分配问题 | 第60-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 板坯与合同鲁棒重分配问题 | 第62-82页 |
| 4.1 研究背景 | 第62-63页 |
| 4.2 问题描述及数学模型 | 第63-70页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第63-66页 |
| 4.2.2 问题定义和建模 | 第66-68页 |
| 4.2.3 模型变换 | 第68-69页 |
| 4.2.4 有效不等式 | 第69-70页 |
| 4.3 拉格朗日松弛与二阶锥混合算法 | 第70-75页 |
| 4.3.1 拉格朗日松弛与分解方式 | 第70-72页 |
| 4.3.2 构造可行解 | 第72-73页 |
| 4.3.3 更新拉格朗日乘子 | 第73-74页 |
| 4.3.4 代理次梯度算法 | 第74-75页 |
| 4.4 数值实验 | 第75-79页 |
| 4.4.1 典型手工方法 | 第75-76页 |
| 4.4.2 模型有效性 | 第76-77页 |
| 4.4.3 算法有效性 | 第77-79页 |
| 4.5 系统实施 | 第79-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 钢卷库区吊机调度问题的建模 | 第82-98页 |
| 5.1 研究背景 | 第82-83页 |
| 5.2 文献综述 | 第83-85页 |
| 5.3 问题描述及时空网络建模 | 第85-95页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第86-87页 |
| 5.3.2 构造时空网络 | 第87-89页 |
| 5.3.3 数学模型 | 第89-94页 |
| 5.3.4 变量降维 | 第94-95页 |
| 5.4 数值实验 | 第95-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第6章 钢卷库区吊机调度问题的求解 | 第98-108页 |
| 6.1 精确动态规划算法 | 第98-101页 |
| 6.2 近似动态规划算法 | 第101-105页 |
| 6.2.1 算法框架 | 第101-103页 |
| 6.2.2 近似值函数及子问题模型 | 第103-105页 |
| 6.2.3 更新近似值函数 | 第105页 |
| 6.3 数值实验 | 第105-107页 |
| 6.4 本章小结 | 第107-108页 |
| 第7章 钢铁产品转库调度问题 | 第108-118页 |
| 7.1 研究背景 | 第108-110页 |
| 7.2 问题描述及数学模型 | 第110-112页 |
| 7.2.1 问题定义 | 第110-111页 |
| 7.2.2 数学模型 | 第111-112页 |
| 7.2.3 模型重建 | 第112页 |
| 7.3 拉格朗日分解与二阶锥混合算法 | 第112-115页 |
| 7.3.1 分解方式 | 第113-114页 |
| 7.3.2 有效不等式 | 第114页 |
| 7.3.3 随机舍入启发式 | 第114-115页 |
| 7.3.4 更新拉格朗日乘子 | 第115页 |
| 7.4 数值实验 | 第115-116页 |
| 7.5 本章小结 | 第116-118页 |
| 第8章 结束语 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 作者博士期间撰写的论文 | 第132-134页 |
| 作者博士期间获得的奖励 | 第134-136页 |
| 作者博士期间参与的科研项目 | 第136页 |
