冶铸轧一体化柔性生产计划及其仿真系统研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-38页 |
| ·研究背景及目的 | 第18-24页 |
| ·钢铁行业MES及其发展现状 | 第18-20页 |
| ·冶铸轧一体化生产计划是MES的核心部分 | 第20-22页 |
| ·研究目的 | 第22-24页 |
| ·冶铸轧一体化生产计划研究 | 第24-34页 |
| ·钢铁生产工艺流程 | 第24-26页 |
| ·冶铸轧生产工艺规程 | 第26-30页 |
| ·钢铁企业生产组织过程 | 第26-28页 |
| ·冶铸轧生产工艺规程 | 第28-30页 |
| ·冶铸轧一体化生产计划研究现状 | 第30-34页 |
| ·冶铸轧生产计划的定义 | 第30-32页 |
| ·冶铸轧一体化生产计划研究现状 | 第32-33页 |
| ·冶铸轧一体化柔性生产计划研究 | 第33页 |
| ·冶铸轧一体化生产计划仿真系统 | 第33-34页 |
| ·本文的研究路线 | 第34-35页 |
| ·本文的主要工作 | 第35-37页 |
| ·参加的科研项目 | 第37-38页 |
| 第二章 变邻域搜索算法综述 | 第38-58页 |
| ·元启发式算法概述 | 第39-42页 |
| ·元启发式算法判定准则 | 第39-40页 |
| ·经典的元启发式算法简述 | 第40-42页 |
| ·模拟退火算法 | 第40-41页 |
| ·遗传算法 | 第41页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第41页 |
| ·蚁群优化算法 | 第41-42页 |
| ·粒子群优化算法 | 第42页 |
| ·变邻域搜索算法 | 第42-46页 |
| ·VNS算法起源及相关定义 | 第43-44页 |
| ·VNS算法原理 | 第44-45页 |
| ·VNS算法分析 | 第45-46页 |
| ·扩展的VNS算法 | 第46-48页 |
| · | 第46-48页 |
| ·VND | 第46页 |
| ·RVNS | 第46-47页 |
| ·VNDS | 第47页 |
| ·SVNS | 第47-48页 |
| ·VNS的改进 | 第48-50页 |
| · | 第48-50页 |
| ·初始解构造问题 | 第48-49页 |
| ·邻域构造问题 | 第49-50页 |
| ·局部搜索设计 | 第50页 |
| ·停止准则 | 第50页 |
| ·VNS在优化问题中应用 | 第50-53页 |
| ·组合优化问题 | 第50-53页 |
| ·旅行商问题 | 第50页 |
| ·车辆路径问题 | 第50-51页 |
| ·生产计划与调度问题 | 第51页 |
| ·能力p-中位问题 | 第51-52页 |
| ·图像处理与识别 | 第52页 |
| ·图论 | 第52页 |
| ·其他问题 | 第52-53页 |
| ·连续优化问题 | 第53页 |
| ·VNS的研究和应用展望 | 第53-57页 |
| ·研究展望 | 第53-55页 |
| ·精确启发式算法 | 第53-54页 |
| ·基于策略的VNS算法 | 第54页 |
| ·基于Metaheuristics的VNS算法 | 第54-55页 |
| ·应用展望 | 第55-57页 |
| ·VRP | 第55-56页 |
| ·生产计划与调度 | 第56页 |
| ·物流优化 | 第56-57页 |
| ·机器人路径规划 | 第57页 |
| ·虚拟企业伙伴选择 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 一体化柔性炉次计划研究 | 第58-104页 |
| ·一体化柔性炉次计划问题 | 第58-60页 |
| ·研究问题的背景 | 第58页 |
| ·问题描述 | 第58-60页 |
| ·评价指标体系设计 | 第60页 |
| ·问题建模 | 第60-74页 |
| ·问题预处理 | 第60-61页 |
| ·问题建模 | 第61-64页 |
| ·多目标优化问题研究简述 | 第64-72页 |
| ·Pareto最优 | 第64-66页 |
| ·折衷解与目标函数无量纲化 | 第66-67页 |
| ·基于偏好的方法 | 第67-70页 |
| ·多目标优化进化算法 | 第70-71页 |
| ·多目标优化问题的决策研究 | 第71-72页 |
| ·多目标优化模型处理 | 第72-74页 |
| ·算法设计 | 第74-80页 |
| ·枚举算法 | 第74页 |
| ·枚举算法设计 | 第74页 |
| ·算法复杂性分析 | 第74页 |
| ·两阶段启发式算法 | 第74-77页 |
| ·GVNHS和GVNSA算法 | 第77-80页 |
| ·初始化 | 第78-79页 |
| ·邻域探测 | 第79页 |
| ·局部搜索 | 第79-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-102页 |
| ·实验数据 | 第80-81页 |
| ·随机数据 | 第80-81页 |
| ·实际生产数据 | 第81页 |
| ·结果与分析 | 第81-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第四章 一体化柔性中包计划研究 | 第104-120页 |
| ·一体化柔性中包计划问题 | 第104-106页 |
| ·研究问题的背景 | 第104页 |
| ·问题描述 | 第104-106页 |
| ·炉次属性构成 | 第104-105页 |
| ·一体化工艺规程 | 第105-106页 |
| ·评价指标体系设计 | 第106页 |
| ·问题建模 | 第106-110页 |
| ·问题模型 | 第106-109页 |
| ·符号说明 | 第106-108页 |
| ·多目标优化模型 | 第108-109页 |
| ·多目标优化模型处理 | 第109-110页 |
| ·算法设计 | 第110-114页 |
| ·IVND算法 | 第110-111页 |
| ·IRVNS算法 | 第111-114页 |
| ·初始解构造策略 | 第112页 |
| ·邻域设计策略 | 第112-113页 |
| ·探测邻域及随机搜索设计 | 第113页 |
| ·停止准则 | 第113-114页 |
| ·实验结果与分析 | 第114-118页 |
| ·实验数据 | 第114页 |
| ·结果与分析 | 第114-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 第五章 一体化柔性连铸机批调度研究 | 第120-134页 |
| ·一体化柔性连铸机批调度问题 | 第120-123页 |
| ·研究问题的背景 | 第120页 |
| ·问题描述 | 第120-121页 |
| ·柔性工件批调度问题 | 第121-123页 |
| ·批调度问题研究 | 第121-122页 |
| ·柔性工件批调度问题复杂性分析 | 第122-123页 |
| ·评价指标体系设计 | 第123页 |
| ·问题建模 | 第123-127页 |
| ·问题预处理 | 第123-124页 |
| ·问题模型 | 第124-127页 |
| ·算法设计 | 第127-128页 |
| ·粒子群优化算法 | 第127页 |
| ·ILS算法 | 第127-128页 |
| ·基于粒子群优化算法的局部迭代搜索算法 | 第128页 |
| ·实验结果与分析 | 第128-133页 |
| ·实验数据 | 第128-129页 |
| ·结果与分析 | 第129-133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 第六章 一体化热轧机批调度研究 | 第134-152页 |
| ·一体化热轧机批调度研究 | 第134-137页 |
| ·研究问题的背景 | 第134页 |
| ·问题描述 | 第134-136页 |
| ·评价指标体系设计 | 第136-137页 |
| ·问题建模 | 第137-141页 |
| ·问题预处理 | 第137-138页 |
| ·问题模型 | 第138-140页 |
| ·多目标优化模型处理 | 第140-141页 |
| ·算法设计 | 第141-144页 |
| ·基于FIFO规则启发式算法 | 第141-143页 |
| ·改进的ILS算法 | 第143-144页 |
| ·实验结果与分析 | 第144-149页 |
| ·实验数据 | 第144-148页 |
| ·结果与分析 | 第148-149页 |
| ·烫辊材计划编制方法 | 第149-151页 |
| ·本章小结 | 第151-152页 |
| 第七章 冶铸轧一体化生产计划仿真系统设计 | 第152-178页 |
| ·系统仿真概述 | 第153-157页 |
| ·冶铸轧一体化生产计划仿真系统的研究意义 | 第157页 |
| ·系统总体设计 | 第157-160页 |
| ·系统总体设计思想 | 第157-159页 |
| ·系统总体功能结构 | 第159页 |
| ·软硬件平台 | 第159-160页 |
| ·子系统设计 | 第160-172页 |
| ·炼钢区一体化生产计划仿真子系统设计 | 第160-164页 |
| ·连铸区一体化生产计划仿真子系统设计 | 第164-166页 |
| ·热轧区一体化生产计划仿真系统设计 | 第166-170页 |
| ·三区一体化生产计划仿真系统设计 | 第170-172页 |
| ·总体设计思想 | 第170页 |
| ·通信与接口设计 | 第170-171页 |
| ·网络结构 | 第171-172页 |
| ·系统应用效果分析 | 第172-176页 |
| ·数据来源 | 第172页 |
| ·结果分析 | 第172-176页 |
| ·前景展望 | 第176页 |
| ·本章小节 | 第176-178页 |
| 第八章 结束语 | 第178-180页 |
| 参考文献 | 第180-192页 |
| 致谢 | 第192-194页 |
| 攻读博士期间撰写的论文 | 第194-196页 |
| 个人简历 | 第196页 |
