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面向炼钢–连铸调度过程的两阶段优化模型与算法被引量：6: 2016年; 以某钢厂多台转炉及多台精炼炉对多台连铸机的复杂生产线为研究对象,针对其调度过程涉及多设备、多目标、多约束等调度要素,且离散和连续变量混杂,采用常规建模方法难以满足现场对调度的精度及排产速度的需求问题,提出一种新型的两阶段优化建模方法.首先,证明了炉次从炼钢到连铸总等待时间最小的调度目标与该炉次在转炉开始作业时间最大是等价的事实,并以离散型的设备变量为决策变量,以转炉开始作业时间最大为动态规划最优指标,建立设备指派多阶段动态规划基本方程和设备指派优化模型;然后,以炉次在设备开始作业时间的连续型变量为决策变量,并将准时开浇的非线性调度指标转化成与之等价的线性优化目标,以在同一台连铸机上浇铸的炉次之间断浇的时间间隔最小、钢包在设备之间的冗余等待时间最小、提前与滞后理想开浇时间的时间间隔最小为目标,建立线性规划冲突解消模型.工业实验表明所提出两阶段优化建模方法在求解速度与求解精度均满足现场要求.; 王秀英冯惠任志考周艳平; 关键词：生产调度

基于分层和强化学习的改进路径搜索算法被引量：2: 2020年; 复杂网络下的路径搜索问题是网络寻优中的一个难点。现有算法主要存在以下问题:一是往往只能侧重于求解效率和求解精度中的一点;二是对动态变化的复杂网络适应性不强,求解效果不佳。因此,本文提出一种基于双分层和优化Q-Learning的改进路径搜索算法。对于求解时间随规模增加而急剧增长的问题,提出k-core和模块度结合的双分层划分网络的策略,以合理有效地减小网络规模。在子网络求解中,引入强化学习机制对网络进行动态感知,针对算法收敛较慢问题,加入自适应学习因子和记忆因子,优化更新公式,提高收敛速度。最后,在不同幂律指数(2~3)和不同规模的复杂网络下,将所提算法与Dijkstra算法、A*算法和Qrouting算法进行实验对比,结果表明该算法在保证较好求解精度的情况下,能有效地改善求解效率。; 王海红刘莉; 关键词：复杂网络分层网络

Decentralized robust control of multiple static var compensators via Hamiltonian function method: 2013年; Using the energy-based Hamiltonian function method, this paper investigates the decentralized robust nonlinear control of multiple static var compensators (SVCs) in multimachine multiload power systems. First, the uncertain nonlinear differential algebraic equation model is constructed for the power system. Then, the dissipative Hamiltonian realization of the system is completed by means of variable transformation and prefeedback control. Finally, based on the obtained dissipative Hamiltonian realization, a decentralized robust nonlinear controller is put forward. The proposed controller can effectively utilize the internal structure and the energy balance property of the power system. Simulation results verify the effectiveness of the control scheme.; Yanhong LIUJianyong LIBing CHUHonghai TANGLijun ZHANG; 关键词：HAMILTON 分散鲁棒控制静止无功补偿函数方法非线性控制器

一种多尺度协同变异的萤火虫粒子群混合算法及在车间调度中的应用: 2022年; 车间调度对于制造企业提高生产效率、降低生产成本具有重要的作用,针对单一优化算法在解决调度优化问题时存在的不足,探索求解速度和求解质量的均衡,提出了一种多尺度协同变异的萤火虫粒子群混合算法;引入动态自适应策略把种群分为两组,对两组族群平行进化,在保持种群多样性的同时提高求解速度;引入多尺度协同变异算子,利用不同大小方差的自适应高斯变异机制使种群以尽量分散的变异尺度来搜索解空间,通过混沌初始化种群进一步提高算法的局部检索能力;将提出的算法应用于函数优化和流水车间调度问题求解,实验结果显示,算法在求解效率、精度方面优于对比算法,具有较好的性能和应用价值。; 周艳平刘永娟; 关键词：流水车间调度

基于支持向量机的分类辨识方法及应用被引量：13: 2016年; 针对钢铁企业传统高压线路行波检测器易出现误报警的问题,提出了采用支持向量机(SVM)的分类辨识方法,用于故障信号和扰动信号的辨识。首先,从行波法定位装置数据库中提取报警时的信号特征,构造支持向量的输入向量,建立基于数据驱动的支持向量机模型;然后采用仿真策略确定支持向量机径向基函数中的参数σ和惩罚系C的值,并分析了参数σ及惩罚系数C的值对故障和扰动分类准确率的影响。将所提出的方法应用到莱钢高压线路行波检测器中,结果表明:采用支持向量机的分类辨识方法,可以使行波检测器检测的准确率接近90%,大大提高了莱钢高压线路行波检测器故障检测的可靠性。; 马相东卢占庆谭永彦王秀英; 关键词：支持向量机故障信号扰动信号

Genetic Algorithm Based Scheduling Model of Continuous Casting Crystallizer Copper Electroplating: According to the bottleneck process- copper electroplating of the repair process for continuous casting crysta...; Zhen ZhaoHaihong WangNaiping Hu; 关键词：SCHEDULING COPPER; 文献传递

一种融合模拟退火和单亲遗传的优化求解算法被引量：2: 2021年; 度约束最小生成树是一个经典的组合优化NP难题,其在网络设计和优化中有广泛的应用;现有求解方法往往不能很好地兼顾求解效率和求解精度;为了在缩短求解时间的同时,更好地获得最优解,提出了一种结合模拟退火算法和单亲遗传算法的改进求解算法;首先,改进遗传算法中变异因子的生成方式,避免不可行解个体的产生,并且设计自适应变异率,以提高算法的求解效率;其次,针对单亲遗传算法仅有变异操作可能导致最优解个体跳跃的问题,结合模拟退火的思想,来保证解的全局最优性;最后,在具体的度约束最小生成树问题中进行了三组实验,从运行时间和最优解的情况等方面与传统单亲遗传算法进行对比,实验表明该算法在求解效率和获得最优解方面都有较好的改进效果。; 王海红李林刘莉; 关键词：最小生成树遗传算法模拟退火算法度约束

改进NSGA2在炼钢-连铸调度中的应用研究被引量：4: 2020年; 针对具有多重精炼方式的炼钢-连铸调度排产问题,采用单纯带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)存在求解精度不高,求解速度慢、并得到Pareto解集后需要人工确定最优解的问题,提出了基于优先级策略的改进NSGA2新方法。首先基于炼钢-连铸生产工艺过程及调度目标和要素建立多目标优化调度模型,然后将所提出的方法应用到具有多重精炼的炼钢-连铸生产调度问题中,并与现有采用原始NSGA2的仿真结果进行比较。实验结果表明本文提出的基于优先级策略的改进NSGA2算法在求解速度、求解精度上均优于原始NSGA2算法,并能自动给出唯一的最优调度方案,避免人工确定最优解缺乏科学依据问题。; 王秀英李庆; 关键词：炼钢-连铸生产调度多目标优化

基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法研究: 2022年; 针对一类非线性系统在持续扰动下的控制问题,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法;首先,引入U模型方法进行被控对象建模,提高处理非线性系统的能力,结合自抗扰控制方法,设计基于U模型的改进自抗扰控制器;在非线性反馈环节引入模糊免疫方法实现非线性智能反馈,设计基于U模型的模糊免疫自抗扰控制系统;最后仿真实验表明:基于U模型的模糊免疫自抗扰控制方法在保持了基于U模型的自抗扰控制的简洁性和良好抗扰性能的基础上,简化了控制器参数调节过程,在持续未知扰动下的跟踪速度、精度都更优。; 韩明秀王海红; 关键词：模糊控制免疫算法自抗扰控制非线性系统

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国家自然科学基金(61104004)

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