一种遗传算法在焦化配煤优化方案中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 焦化配煤存在的问题及国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 焦化配煤处理方法存在的问题 | 第9页 |
| 1.2.2 焦化配煤处理方法的国内外现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-14页 |
| 2 焦化企业配煤问题研究 | 第14-22页 |
| 2.1 焦化配煤过程 | 第14-15页 |
| 2.1.1 焦化配煤系统的组成 | 第14-15页 |
| 2.1.2 焦化配煤的发展和现状 | 第15页 |
| 2.2 焦化配煤问题的实质 | 第15-16页 |
| 2.2.1 配煤的原则 | 第15-16页 |
| 2.2.2 配煤问题的实质 | 第16页 |
| 2.3 焦化配煤的数学模型 | 第16-21页 |
| 2.3.1 焦炭质量与配合煤的关系 | 第16-19页 |
| 2.3.2 配合煤质量与单种原料煤的关系 | 第19页 |
| 2.3.3 建立焦化配煤系统最优化数学模型 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 遗传算法优化机制的研究与应用 | 第22-34页 |
| 3.1 遗传算法的原理与概述 | 第22-24页 |
| 3.2 遗传算法的特点 | 第24-25页 |
| 3.3 遗传算法的基本思想与主要步骤 | 第25-30页 |
| 3.4 遗传算法在求解一类函数极大值问题的应用 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 改进遗传算法与求解多约束最优化问题的研究 | 第34-46页 |
| 4.1 传统遗传算法处理多约束优化问题 | 第34-37页 |
| 4.1.1 传统遗传算法处理最优化问题的不足 | 第34-36页 |
| 4.1.2 传统遗传算法处理多约束问题的不足 | 第36-37页 |
| 4.2 贪心算法的思想和分析 | 第37-39页 |
| 4.3 贪心遗传算法处理优化问题 | 第39-43页 |
| 4.3.1 贪心遗传算法的思想基础 | 第39-40页 |
| 4.3.2 贪心遗传算法的应用性能比较 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-46页 |
| 5 焦化配煤的实际案例分析 | 第46-56页 |
| 5.1 案例的实际情况 | 第46-49页 |
| 5.1.1 案例企业的配煤过程 | 第46-47页 |
| 5.1.2 案例企业的原料煤数据 | 第47-49页 |
| 5.2 案例的贪心遗传算法设计 | 第49-52页 |
| 5.3 实例计算结果 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录A 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第62页 |
