程序性细胞死亡的算法模拟在钢铁产能规划中的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 钢铁产能规划研究背景 | 第9-14页 |
| 1.2.1 河北钢铁产能分析 | 第9-12页 |
| 1.2.2 大气污染影响 | 第12-14页 |
| 1.3 课题的研究现状与意义 | 第14-17页 |
| 1.3.1 我国压缩产能情况 | 第14-15页 |
| 1.3.2 智能优化算法 | 第15-17页 |
| 1.4 本文研究方案 | 第17-20页 |
| 第二章 程序性细胞死亡的算法模拟 | 第20-44页 |
| 2.1 遗传算法 | 第20-30页 |
| 2.1.1 遗传算法的基本思想与概念 | 第20-24页 |
| 2.1.2 遗传算法的基本要素 | 第24-26页 |
| 2.1.3 遗传算法的基本流程 | 第26-28页 |
| 2.1.4 遗传算法的缺陷 | 第28-30页 |
| 2.2 程序性细胞死亡 | 第30-38页 |
| 2.2.1 程序性细胞死亡的基本思想 | 第30-32页 |
| 2.2.2 程序性细胞死亡的生理学原理 | 第32-38页 |
| 2.3 程序性细胞死亡的算法模拟 | 第38-44页 |
| 2.3.1 基本遗传算法 | 第38-41页 |
| 2.3.2 程序性细胞死亡的算法模拟的基本思路 | 第41-44页 |
| 第三章 基于程序性细胞死亡的钢铁产能规划 | 第44-58页 |
| 3.1 河北钢铁产能应用背景 | 第44-47页 |
| 3.1.1 市场经济导向 | 第44-45页 |
| 3.1.2 产能供过于求 | 第45页 |
| 3.1.3 环境政策影响 | 第45-47页 |
| 3.2 产能规划方案的制定 | 第47-52页 |
| 3.2.1 程序性细胞死亡的算法设计 | 第47-48页 |
| 3.2.2 初始化种群 | 第48-49页 |
| 3.2.3 适应度函数 | 第49-52页 |
| 3.3 产能规划方案 | 第52-58页 |
| 第四章 产能规划仿真效果 | 第58-64页 |
| 4.1 适应度分析 | 第58-61页 |
| 4.2 产能控制 | 第61-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-68页 |
| 5.1 总结 | 第64-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附表 | 第72页 |
