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钢铁企业基于绩效反馈的材料分配问题研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
        1.2.1 钢铁生产参数预测问题研究现状第13-14页
        1.2.2 钢铁企业材料匹配问题研究现状第14-15页
    1.3 本文主要工作和研究路线第15-19页
        1.3.1 研究路线第15-16页
        1.3.2 本文主要工作第16-19页
第2章 合同欠量返回预测问题第19-31页
    2.1 热轧、冷轧生产流程概述第19-20页
    2.2 合同欠量返回预测模型第20-25页
        2.2.1 数据预处理第20-21页
        2.2.2 基于RF-GB建立预测模型第21-24页
        2.2.3 评价函数第24-25页
    2.3 数值实验第25-28页
    2.4 结果分析第28-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 冷轧机组生产负荷预测问题第31-41页
    3.1 冷轧机组负荷预测问题定义第31页
    3.2 冷轧机组负荷预测模型第31-39页
        3.2.1 数据平稳性预处理第32-34页
        3.2.2 模型参数选择第34-36页
        3.2.3 模型检验第36-37页
        3.2.4 模型优化第37-38页
        3.2.5 预测结果第38-39页
    3.3 本章小结第39-41页
第4章 考虑合同欠量返回的全委托板坯匹配问题第41-57页
    4.1 问题描述第41-43页
    4.2 问题建模第43-46页
        4.2.1 符号定义第43-44页
        4.2.2 数学模型第44-46页
    4.3 问题求解第46-55页
        4.3.1 两阶段优化算法第46-47页
        4.3.2 差分进化算法求解第47-53页
        4.3.3 数值实验第53-55页
    4.4 本章小结第55-57页
第5章 全委托板坯匹配决策与绩效子系统第57-65页
    5.1 系统介绍第57-58页
        5.1.1 需求分析第57-58页
    5.2 系统设计第58-59页
    5.3 功能实现第59-63页
        5.3.1 冷轧机组生产负荷预测模块第59-60页
        5.3.2 板坯、热卷损耗预测模块第60-61页
        5.3.3 全委托板坯匹配模块第61-62页
        5.3.4 绩效显示第62-63页
    5.4 本章小结第63-65页
第6章 结束语第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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