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冷轧全流程生产计划与动态调度方法的研究与应用

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冷轧全流程生产计划与动态调度方法的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-29页
  · 研究背景与目的第11-15页
    · 冷轧生产计划与调度研究背景第11-14页
    · 课题来源与研究意义第14-15页
  · 冷轧企业生产调度问题概述第15-21页
    · 宝钢冷轧薄板生产过程概述第15-18页
    · 宝钢冷轧薄板厂生产计划与调度特点第18-20页
    · 生产计划与调度过程存在的主要问题第20-21页
  · 生产调度、优化技术研究现状第21-26页
    · 生产调度问题研究现状第21-22页
    · 组合优化算法概述第22-26页
  · 本文主要内容第26-29页
2 冷轧机组优化排产方法第29-47页
  · 冷轧机组优化调度问题描述第29-32页
    · 宝钢冷轧薄板厂冷轧机组生产工艺与调度问题描述第29-31页
    · 冷轧机组优化调度研究现状第31-32页
  · 批量作业计划模型第32-38页
    · 旅行商问题第32-34页
    · Pareto多目标求解模型第34-36页
    · 基于Pareto方法的冷轧机组计划调度模型第36-38页
  · 基于Pareto非支配解集的多目标自适应蚁群算法第38-43页
    · 多目标自适应蚁群算法第38-42页
    · Pareto非支配解集第42-43页
    · 算法求解步骤第43页
  · 仿真实验第43-46页
  · 本章小结第46-47页
3 冷轧全流程合同组批与计划编制方法第47-61页
  · 宝钢冷轧薄板厂生产过程与合同计划描述第48-50页
  · 冷轧全流程合同组批方法第50-55页
    · 合同组批第50-51页
    · 子空间聚类方法第51-52页
    · 合同组批模型与方法第52-55页
  · 冷轧全流程合同批量计划模型第55-57页
    · 合同批量相关定义第55-56页
    · 合同批量计划模型第56-57页
  · 基于分时蚁群算法的冷轧全流程合同批量计划编制第57-59页
  · 合同全流程计划调度方法仿真第59-60页
  · 本章小结第60-61页
4 基于部分产能重构的冷轧生产流程重调度方法第61-76页
  · 部分重构Petri网调度模型第61-68页
    · 机组生产过程可重构关系第61-63页
    · Petri网第63-64页
    · 混杂Petri网第64-66页
    · 冷轧生产过程部分重构Petri网第66-68页
  · 部分生产重构模型第68-70页
    · 平整与二次冷轧的重构模型第68-69页
    · 涂镀机组的多机并行重构模型第69-70页
  · 部分机组生产重构实现算法第70-73页
    · 有限搜索蚁群算法第70-72页
    · 基于部分重构的合同计划编制实现步骤第72-73页
  · 实例仿真第73-75页
  · 本章小结第75-76页
5 基于Agent的冷轧生产动态调度方法第76-99页
  · 企业生产过程动态调度概述第76-78页
  · 基于Multi-Agent冷轧生产合同计划动态模型第78-91页
    · 基于多Agent系统的计划调度方法与研究现状第78-80页
    · 冷轧薄板厂多Agent调度系统第80-85页
    · 多Agent动态计划与调度系统模型描述第85-89页
    · 基于UML的Agent动态行为描述第89-91页
  · 基于蚁群算法的合同动态调度方法第91-95页
    · 合同生产全流程动态重分配实现方法第91-94页
    · 动态部分重构过程实现方法第94-95页
  · 实例研究第95-98页
  · 本章小结第98-99页
6 冷轧生产全流程计划与调度系统的实现第99-112页
  · 冷轧生产计划与调度系统结构概述第99-100页
  · 软件系统设计第100-110页
    · 合同组批与排产第101-105页
    · 冷轧机组排产第105-108页
    · 生产情况统计第108-110页
  · 系统运行环境与应用效果分析第110-111页
    · 系统运行环境第110页
    · 应用效果分析第110-111页
  · 本章小结第111-112页
结论第112-115页
参考文献第115-130页
攻读博士学位期间发表学术论文情况第130-131页
致谢第131-132页
作者简介第132-133 页

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