基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

资源受限项目调度中缓冲区的设定方法

基于资源受限项目调度(RCPS)的理论与方法,设计了一种项目计划中非关键链上工作缓冲区的设定方法.该方法综合考虑了工作在资源约束下的自由时间和根据根方差法计算的输入缓冲区的尺寸,分别针对每项非关键链上的工作设置时间缓冲区,既起到了保护关键链工作按计划执行的作用,又降低了项目净成本,同时避免了简单关键链管理方法因缓冲区设置而产生的工作间资源冲突.文中通过对资源受限项目调度问题(RCPSP)的标准问题库PSPLIB中典型案例的求解过程对算法的应用过程进行了描述.     

钢铁企业产成品出厂计划模型与优化方法

以某钢铁企业产成品出厂计划为背景,建立了产成品出厂计划多目标01规划模型,采用Bellman和Zadeh模糊决策方法对多目标函数进行了处理,并针对问题特点设计了改进的遗传算法对模型进行求解·通过对实际应用中一些问题求解,验证了模型、算法的有效性,得到了令人满意的结论·     

模糊多目标资源受限项目调度问题的优化方法

设计了一种求解模糊多目标资源受限项目调度问题的遗传局域搜索（GLS）算法,目标是生成近似有效解集以便决策者在决策过程中有更多的选择．算法利用线性加权效用函数将多目标组合优化问题转换为单目标组合优化问题,通过系统的方法生成目标权系数向量,对于每次生成的权系数向量,调用GLS算法求解以极小化效用函数为单一目标的子问题,由此生成的近似有效解集更加具有多样性．实验结果表明：本文算法可以针对多目标资源受限项目调度问题生成较好质量的近似有效解集,在多数指标上优于其它两种对照算法．     

蚁群最优化--模型、算法及应用综述

蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路，因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣．蚁群最优化(ant colony optimization，ACO)是蚁群系统的一个重要研究领域，新模型、新方法、新应用不断出现、论文对ACO的仿生学机理进行了描述．综合ACO在不同种类的组合优化问题上的应用，建立了ACO的一般化模型．对ACO的典型实现过程和关键实现要素进行了分析，指出了不同ACO算法的本质区别、结合旅行商问题、二次指派问题以及网络路由问题等典型组合优化问题，概述了ACO在静态组合最优化和动态组合优化问题中的应用．最后讨论了ACO在建模、实现以及理论研究等方面的未来方向。     

钙传感法对铁液中溶解态钙活度的研究

用直接合成法制备了Caβ″-Al_2O_3 固体电解质,在10~(-2)～1 MHz 频率范围内,于 1073～1523 K 温度区间测定了电解质的阻抗谱,并计算得到电导率,其数量级为 10~(-6) ～10~(-5)Ω~(-1)·cm~(-1)。用Caβ″-Al_2O_3 作为固体电解质,以Sn-Ca 合金为参比电极,组装成电池 Mo|Sn-Ca|Caβ″-Al_2O_3|[Ca]_(Fe)|Mo(ZrO_2),于 1833 K 温度下测定了纯铁液中溶解态钙的活度,证明该种固体电解质有希望用于直接测定钙的活度。     

钢铁企业产成品发货装船调度的模型与算法

以某钢铁企业产成品发货系统中装船调度问题为背景,建立了产成品装船调度问题多目标资源受限工程调度的数学模型,结合遗传算法和模拟退火的特点,设计了求解该问题的多目标智能优化算法,对算法输出的近似非劣解集提出了评价方法,将此模型和算法应用于某钢铁企业的实际装船调度中,结果表明,实际调度计划或者是非劣解集中的一个解,或者在非劣解集中存在某一计划优于实际调度计划·     

钢铁企业产成品预报模型

基于某钢铁企业整体产销系统的合同跟踪策略和实现方法 ,利用SAS/EnterpriseMiner软件提供的SEMMA过程 ,对冷轧生产线上产成品的产出规律进行了探索 ,建立了产成品预报的神经网络模型·模型以合同在生产线上最后几道工序的通过日期和通过时间为输入 ,以合同的完成日期为输出·利用SAS/EnterpriseMiner软件提供的神经网络功能进行了大量的试验 ,结果表明神经网络模型是进行产成品预报的有效方法 ,预报精度可达到 91 %以上·试验中也发现 :隐层节点激活函数形式对预测效果有一定影响 ,而隐层节点数对预测效果影响程度较小 ;数据噪声对预测效果有一定的影响     

基于改进蚁群算法的钢铁企业合同计划方法

基于钢铁企业的合同计划管理要求,建立了以产能平衡和最小化拖期提前总惩罚为目标的多目标数学规划模型,综合考虑了工序的前序关系、工序的产能和库存的约束.将生产合同与生产工序转换为节点图,从而将合同计划问题抽象成一种改进的旅行商问题.根据模型和问题的特点设计了带交货期启发信息的蚁群算法,并以钢厂实际合同数据为例进行实验.结果表明,改进蚁群算法获得的最好解和计算成本都比较令人满意,模型和算法是有效的.