| 【中文题名】 | 装炉组合专家系统的研究与开发 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2004-7-7 |
| 【中关键词】 | 专家系统,组合优化,蚁群算法,钢卷,, |
| 【英关键词】 | expert system,combinatorial optimization,steel coils,ant algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 本文以上海宝钢益昌薄板有限公司罩式退火炉车间退火过程为背景，研究了组合优化问题在钢卷的优化装炉组合中的应用。结合退火过程中对钢卷组合方式的需要，开发了装炉组合专家系统。
本文把现场调度员的实际操作用专家系统进行了重现和改进。主要是使用VC++对系统进行了重新封装，使用户界面具有Windows的风格；研究了规则库的界面维护方法，使得用户通过界面可自行维护规则库，方便用户操作。另外，利用人工蚁群算法并结合专家系统对钢卷的装炉组合进行优化。对人工蚁群算法信息素的确定方法进行了改进，并成功将其运用到优化装炉组合问题中。本文最后介绍了装炉组合专家系统的软件设计和实际生产的应用效果。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-7 |
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0 前言 |
7-8 |
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1 问题的提出 |
8-14 |
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1.1 钢卷装炉组合问题描述 |
8-9 |
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1.2 钢卷装炉组合问题分析 |
9-10 |
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1.3 优化装炉组合问题的国内外研究现状 |
10-12 |
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1.4 本文的主要工作 |
12-14 |
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2 专家系统的研究 |
14-24 |
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2.1 专家系统简介 |
14-17 |
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2.1.1 专家系统的优点 |
14-15 |
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2.1.2 专家系统的应用与领域 |
15-16 |
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2.1.3 专家系统的开发流程 |
16-17 |
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2.2 基于规则的专家系统 |
17-20 |
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2.2.1 基于规则的专家系统的要素 |
17-18 |
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2.2.2 知识的表示 |
18-19 |
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2.2.3 专家系统的推理机制 |
19-20 |
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2.3 专家系统的改进及应用 |
20-24 |
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2.3.1 专家系统人机交互的改进 |
20-22 |
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2.3.2 专家系统寻优能力的改进 |
22-24 |
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3 人工蚁群算法的研究与应用 |
24-35 |
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3.1 组合优化算法简介 |
24 |
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3.2 人工蚁群算法 |
24-28 |
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3.2.1 人工蚁群算法的基本原理 |
25-26 |
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3.2.2 人工蚁群系统模型及其实现 |
26-27 |
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3.2.3 人工蚁群算法的计算机实现 |
27-28 |
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3.3 蚁群算法的改进 |
28-30 |
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3.4 仿真结果 |
30-33 |
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3.5 蚁群算法的改进及其在装炉组合中的应用 |
33-35 |
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4 装炉组合专家系统的设计及软件实现 |
35-47 |
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4.1 优化装炉组合问题的解决方案 |
35-40 |
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4.1.1 知识的获取及表示 |
35-36 |
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4.1.2 优化模型的提出 |
36-37 |
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4.1.3 遇到的问题及解决方法 |
37-39 |
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4.1.4 系统的运行机制 |
39-40 |
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4.2 装炉组合专家系统的软件实现 |
40-42 |
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4.3 系统实现的功能 |
42-43 |
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4.4 系统的界面设计 |
43-45 |
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4.5 系统的应用结果 |
45-47 |
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结束语 |
47-48 |
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参考文献 |
48-50 |
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致谢 |
50-52 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387060 |
