| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 问题背景和研究意义 | 第11页 |
| 1.2 炼厂物料调合调度问题及研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 原油混合调度问题 | 第12-14页 |
| 1.2.2 成品油调合与调度集成问题 | 第14-15页 |
| 1.2.3 广义析取规划 | 第15-16页 |
| 1.3 锗冶炼生产操作优化问题及研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 问题背景 | 第16-17页 |
| 1.3.2 锗金属平衡与锗尘品位预测 | 第17-18页 |
| 1.3.3 支持向量机 | 第18-19页 |
| 1.4 论文研究内容及框架 | 第19-20页 |
| 1.4.1 主要工作 | 第19-20页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 广义析取规划方法及应用 | 第21-33页 |
| 2.1 广义析取规划定义及分类 | 第21-22页 |
| 2.2 逻辑命题和析取式的代数变换 | 第22-26页 |
| 2.2.1 逻辑命题转换为代数方程 | 第22-24页 |
| 2.2.2 析取式转换为代数形式 | 第24-26页 |
| 2.3 GDP到MINLP模型的变换方法及数值实验 | 第26-31页 |
| 2.3.1 Big-M转换方法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 壳松弛转换方法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 GDP模型与MINLP模型数值实验 | 第28-31页 |
| 2.4 GDP模型在调度问题中的应用 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 原油混合生产调度问题 | 第33-47页 |
| 3.1 原油混合生产调度优化问题与建模 | 第33-41页 |
| 3.1.1 原油混合生产调度优化问题描述 | 第33-34页 |
| 3.1.2 原油混合调度GDP模型 | 第34-41页 |
| 3.2 模型转化与数值实验 | 第41-45页 |
| 3.2.1 原油混合GDP模型变换为MINLP模型 | 第41-43页 |
| 3.2.2 数值实验 | 第43-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 成品油调合调度集成问题 | 第47-59页 |
| 4.1 油品调合与调度优化 | 第47-49页 |
| 4.1.1 油品调合生产工艺 | 第47-48页 |
| 4.1.2 成品油调合的调度特点 | 第48-49页 |
| 4.2 汽油调合调度问题的GDP模型及求解 | 第49-58页 |
| 4.2.1 基于离散时间表示的GDP模型 | 第49-52页 |
| 4.2.2 离散时间表示的GDP模型的数值实验 | 第52-53页 |
| 4.2.3 基于连续时间表示的GDP模型 | 第53-56页 |
| 4.2.4 连续时间表示的GDP模型的数值实验 | 第56-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 锗尘金属品位预测问题 | 第59-71页 |
| 5.1 锗尘金属品位预测 | 第59-60页 |
| 5.1.1 生产操作条件与锗尘品位相关性分析 | 第59-60页 |
| 5.2 基于分布估计的最小二乘支持向量机算法 | 第60-66页 |
| 5.2.1 最小二乘支持向量机 | 第60-62页 |
| 5.2.2 EDA算法 | 第62-65页 |
| 5.2.3 基于分布估计的最小二乘支持向量机算法 | 第65-66页 |
| 5.3 算法求解锗尘品位问题 | 第66-69页 |
| 5.3.1 数据归一化 | 第66-67页 |
| 5.3.2 算法结果分析 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 锗金属平衡与预测决策支持系统 | 第71-81页 |
| 6.1 系统需求分析 | 第71-72页 |
| 6.2 系统设计 | 第72-74页 |
| 6.2.1 系统功能设计 | 第72-73页 |
| 6.2.2 数据库设计 | 第73-74页 |
| 6.3 系统功能实现 | 第74-80页 |
| 6.3.1 计量数据录入 | 第75-78页 |
| 6.3.2 金属平衡诊断 | 第78-79页 |
| 6.3.3 金属平衡预测 | 第79-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第7章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |