钢铁生产调度智能优化与应用

1 绪论

1.1 钢铁生产工艺流程的发展

1.1.1 钢铁生产基本工艺流程

1.1.2 钢铁生产工艺流程的演变

1.2 钢铁生产调度系统的特征和发展

1.3 钢铁生产调度中所采用的技术

1.3.1 优化算法

1.3.2 仿真技术

1.3.3 离散事件动态系统

1.3.4 人工智能

1.3.5 控制理论

2 钢铁生产调度的分层赋时着色Petri网模型

2.1 Petri网基本理论

2.1.1 Petri网的基本概念

2.1.2 着色Petri网的定义

2.1.3 赋时Petri网的定义

2.2 分层赋时着色Petri网模型

2.3 钢铁生产调度的HT(2PN模型

2.3.1 转炉TCPN子网

2.3.2 台车TCPN子网

2.3.3 精炼TCPN子网

2.3.4 连铸机TCPN子网

2.3.5 板坯库TCPN子网

2.3.6 热轧生产TCPN子网

3 钢铁生产调度问题的数学规划模型

3.1 炼钢调度问题的数学模型

3.1.1 最优炉次计划问题的工艺背景及工艺约束条件

3.1.2 最优炉次的数学模型

3.2 连铸调度问题的数学模型

3.2.1 浇次计划问题的工艺背景及工艺约束条件

3.2.2 最优浇次的数学模型

3.3 炼钢、连铸调度协调的数学模型

3.4 热轧带钢调度问题的数学规划模型

3.4.1 热轧带钢生产工艺简介及工艺约束条件

3.4.2 最优轧制单元的数学模型

3.5 连铸、连轧机调度协调的数学模型

4 遗传算法及其在钢铁生产调度中的应用

4.1 遗传算法概述

4.1.1 遗传算法的基本概念

4.1.2 遗传算法的原理

4.2 遗传算法分析

4.2.1 杂交算子

4.2.2 变异算子

4.3 一种新的求解TSP问题的遗传算法

4.3.1 求解TSP问题的杂交算子

4.3.2 实例仿真

4.4 炼钢生产调度问题的遗传算法

4.4.1 聚类算法

4.4.2 动态杂交算子

4.4.3 变异算子

4.4.4 实例仿真

4.5 连铸生产调度问题的遗传禁忌算法

4.5.1 聚类算法

4.5.2 基于禁忌搜索的杂交算子

4.5.3 基于禁忌搜索的变异算子

4.5.4 适应值的计算

4.5.5 实例仿真

5 禁忌搜索算法及其在钢铁生产调度中的应用

5.1 禁忌搜索算法概述

5.2 TSP问题的基于禁忌搜索和遗传算法的混合算法

5.2.1 遗传算法设计

5.2.2 禁忌算法设计

5.2.3 仿真算例

5.3 热轧生产调度的禁忌搜索算法

5.3.1 混合并行策略

5.3.2 调度算法的实施

6 微粒群算法及其在钢铁生产调度中的应用

7 冶铸轧一体化生产调度的多智能体实现机制

8 结论与展望

参考文献