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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　鋼鐵工業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有非常重要的戰(zhàn)略意義。鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度是鋼鐵生產(chǎn)管理的核心內(nèi)容之一，對(duì)于降低產(chǎn)品成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量、縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期和增強(qiáng)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。本書建立了鋼鐵生產(chǎn)過(guò)程的分層賦時(shí)著色Petri網(wǎng)模型及其調(diào)度的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，對(duì)遺傳算法、禁忌搜索算法和微粒群算法進(jìn)行了系統(tǒng)研究，并應(yīng)用于煉鋼、連鑄、熱軋生產(chǎn)調(diào)度；最后，討論了多智能體在冶鑄軋一體化生產(chǎn)調(diào)度中的實(shí)現(xiàn)機(jī)制。本書的工作對(duì)調(diào)度算法的研究和提高鋼鐵工業(yè)的生產(chǎn)管理水平以及實(shí)現(xiàn)鋼鐵工業(yè)CIMS具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。本書可供冶金、信息類專業(yè)從事生產(chǎn)調(diào)度的管理人員、科技人員以及大專院校相關(guān)專業(yè)的師生參考。

作者簡(jiǎn)介

　　高慧敏，1970年出生，博士副教授，太原科技大學(xué)系統(tǒng)工程研究中心主任。發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，參加、完成國(guó)家或省部級(jí)項(xiàng)目5項(xiàng)，獲省部級(jí)科技獎(jiǎng)勵(lì)3項(xiàng)。研究方向：復(fù)雜系統(tǒng)的建模、仿真、優(yōu)化與調(diào)度，多智能體技術(shù)。

圖書目錄

1 緒論
1.1 鋼鐵生產(chǎn)工藝流程的發(fā)展
1.1.1 鋼鐵生產(chǎn)基本工藝流程
1.1.2 鋼鐵生產(chǎn)工藝流程的演變
1.2 鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的特征和發(fā)展
1.3 鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度中所采用的技術(shù)
1.3.1 優(yōu)化算法
1.3.2 仿真技術(shù)
1.3.3 離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)
1.3.4 人工智能
1.3.5 控制理論

2 鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度的分層賦時(shí)著色Petri網(wǎng)模型
2.1 Petri網(wǎng)基本理論
2.1.1 Petri網(wǎng)的基本概念
2.1.2 著色Petri網(wǎng)的定義
2.1.3 賦時(shí)Petri網(wǎng)的定義
2.2 分層賦時(shí)著色Petri網(wǎng)模型
2.3 鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度的HT(2PN模型
2.3.1 轉(zhuǎn)爐TCPN子網(wǎng)
2.3.2 臺(tái)車TCPN子網(wǎng)
2.3.3 精煉TCPN子網(wǎng)
2.3.4 連鑄機(jī)TCPN子網(wǎng)
2.3.5 板坯庫(kù)TCPN子網(wǎng)
2.3.6 熱軋生產(chǎn)TCPN子網(wǎng)

3 鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型
3.1 煉鋼調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
3.1.1 最優(yōu)爐次計(jì)劃問(wèn)題的工藝背景及工藝約束條件
3.1.2 最優(yōu)爐次的數(shù)學(xué)模型
3.2 連鑄調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型
3.2.1 澆次計(jì)劃問(wèn)題的工藝背景及工藝約束條件
3.2.2 最優(yōu)澆次的數(shù)學(xué)模型
3.3 煉鋼、連鑄調(diào)度協(xié)調(diào)的數(shù)學(xué)模型
3.4 熱軋帶鋼調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)規(guī)劃模型
3.4.1 熱軋帶鋼生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)介及工藝約束條件
3.4.2 最優(yōu)軋制單元的數(shù)學(xué)模型
3.5 連鑄、連軋機(jī)調(diào)度協(xié)調(diào)的數(shù)學(xué)模型

4 遺傳算法及其在鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用
4.1 遺傳算法概述
4.1.1 遺傳算法的基本概念
4.1.2 遺傳算法的原理
4.2 遺傳算法分析
4.2.1 雜交算子
4.2.2 變異算子
4.3 一種新的求解TSP問(wèn)題的遺傳算法
4.3.1 求解TSP問(wèn)題的雜交算子
4.3.2 實(shí)例仿真
4.4 煉鋼生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的遺傳算法
4.4.1 聚類算法
4.4.2 動(dòng)態(tài)雜交算子
4.4.3 變異算子
4.4.4 實(shí)例仿真
4.5 連鑄生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的遺傳禁忌算法
4.5.1 聚類算法
4.5.2 基于禁忌搜索的雜交算子
4.5.3 基于禁忌搜索的變異算子
4.5.4 適應(yīng)值的計(jì)算
4.5.5 實(shí)例仿真

5 禁忌搜索算法及其在鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用
5.1 禁忌搜索算法概述
5.2 TSP問(wèn)題的基于禁忌搜索和遺傳算法的混合算法
5.2.1 遺傳算法設(shè)計(jì)
5.2.2 禁忌算法設(shè)計(jì)
5.2.3 仿真算例
5.3 熱軋生產(chǎn)調(diào)度的禁忌搜索算法
5.3.1 混合并行策略
5.3.2 調(diào)度算法的實(shí)施

6 微粒群算法及其在鋼鐵生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用
7 冶鑄軋一體化生產(chǎn)調(diào)度的多智能體實(shí)現(xiàn)機(jī)制
8 結(jié)論與展望

參考文獻(xiàn)