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1　绪论1

1.1　钢铁生产工艺流程的发展1

1.1.1 钢铁生产基本工艺流程1

1.1.2　钢铁生产工艺流程的演变3

1.2　钢铁生产调度系统的特征和发展5

1.3　钢铁生产调度中所采用的技术9

1.3.1 优化算法10

1.3.2 仿真技术16

1.3.3 离散事件动态系统17

1.3.4　人工智能18

1.3.5　控制理论19

2　钢铁生产调度的分层赋时着色Petri网模型22

2.1　Petri网基本理论22

2.1.1　Petri网的基本概念22

2.1.2 着色Petri网的定义27

2.1.3　赋时Petri网的定义27

2.2　分层赋时着色Petri网模型28

2.3　钢铁生产调度的HTCPN模型30

2.3.1 转炉TCPN子网31

2.3.2　台车TCPN子网33

2.3.3　精炼TCPN子网34

2.3.4　连铸机TCPN子网34

2.3.5　板坯库TCPN子网35

2.3.6　热轧生产TCPN子网36

3　钢铁生产调度问题的数学规划模型38

3.1　炼钢调度问题的数学模型38

3.1.1 最优炉次计划问题的工艺背景及工艺约束条件38

3.1.2　最优炉次的数学模型39

3.2　连铸调度问题的数学模型41

3.2.1 浇次计划问题的工艺背景及工艺约束条件41

3.2.2　最优浇次的数学模型43

3.3　炼钢、连铸调度协调的数学模型45

3.4.1 热轧带钢生产工艺简介及工艺约束条件46

3.4　热轧带钢调度问题的数学规划模型46

3.4.2　最优轧制单元的数学模型48

3.5　连铸、连轧机调度协调的数学模型49

4　遗传算法及其在钢铁生产调度中的应用52

4.1　遗传算法概述52

4.1.1 遗传算法的基本概念52

4.1.2　遗传算法的原理54

4.2　遗传算法分析55

4.2.1 杂交算子56

4.2.2 变异算子59

4.3　一种新的求解TSP问题的遗传算法60

4.3.1 求解TSP问题的杂交算子61

4.3.2　实例仿真64

4.4.1 聚类算法66

4.4.2 动态杂交算子66

4.4　炼钢生产调度问题的遗传算法66

4.4.3 变异算子67

4.4.4 实例仿真67

4.5　连铸生产调度问题的遗传禁忌算法88

4.5.1 聚类算法88

4.5.2 基于禁忌搜索的杂交算子88

4.5.3 基于禁忌搜索的变异算子89

4.5.4　适应值的计算90

4.5.5 实例仿真90

5.1　禁忌搜索算法概述93

5　禁忌搜索算法及其在钢铁生产调度中的应用93

5.2　TSP问题的基于禁忌搜索和遗传算法的混合算法97

5.2.1 遗传算法设计98

5.2.2 禁忌算法设计101

5.2.3 仿真算例101

5.3　热轧生产调度的禁忌搜索算法104

5.3.1 混合并行策略104

5.3.2 调度算法的实施107

6　微粒群算法及其在钢铁生产调度中的应用115

6.1　微粒群算法概述115

6.2.1 约束优化问题的转换117

6.2　求解约束优化问题的微粒群算法117

6.2.2 基于双微粒群的PSO算法119

6.2.3 仿真算例120

6.3　求解整数规划问题的微粒群算法121

6.3.1 求解整数规划的PSO算法122

6.3.2 仿真算例124

6.4　求解0-1整数规划问题的微粒群算法126

6.4.1　｛0,1｝n空间的PSO算法127

6.4.2　0-1整数规划问题的PSO算法128

6.4.3 实例计算130

6.5　微粒群算法在最优炉次求解中的应用131

6.6　微粒群算法在最优轧制单元求解中的应用133

7　冶铸轧一体化生产调度的多智能体实现机制143

7.1　多智能体概述144

7.2　基于算法集成的调度系统多智能体实现框架145

7.2.1 调度系统中的算法集成145

7.2.2 多智能体体系结构149

7.3　冶铸轧一体化生产调度的多智能体实现机制156

7.3.1 协同进化思想概述157

7.3.2　冶铸轧一体化生产调度多智能体实现机制159

8　结论与展望162

参考文献165