复杂生产过程一般具有工艺流程长、加工时间波动大、物流结构复杂等特点。本书重点考虑加工时间或运输时间不确定数据驱动的分布式鲁棒优化调度问题的建模与求解方法，建立基于不同类型分布函数集或者机会约束的分布鲁棒优化模型，提出模型的等价转化理论及多种智能求解方法。本书阐述的分布鲁棒优化模型与智能算法在钢铁生产与物流调度实际问题中已经得到应用验证，可以为大型钢铁生产线的稳定、高效和智能化运行提供科学可行的解决方案。
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分布式协同控制及优化理论方法，中国自动化学会自然科学一等奖，2021年
目录
“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
前言
第1章 智能制造环境不确定性及其生产调度问题概述 1
1.1 国内外智能制造发展概况 1
1.1.1 国外智能制造发展现状 2
1.1.2 国内智能制造发展现状 3
1.1.3 复杂生产调度问题研究进展 4
1.2 鲁棒优化概述 6
1.3 鲁棒机器调度 8
1.3.1 不确定性描述 8
1.3.2 鲁棒决策准则 9
第2章 随机加工时间下鲁棒调度问题的建模与智能求解方法 12
2.1 考虑决策风险偏好的分布鲁棒单机调度问题建模与求解方法 12
2.1.1 问题描述 12
2.1.2 分布集鲁棒优化模型 14
2.1.3 模型转化与求解 14
2.1.4 实验分析 19
2.2 以总拖期时间为目标的鲁棒单机调度问题建模与求解方法 25
2.2.1 问题描述与建模 25
2.2.2 鲁棒单机调度模型性质分析 28
2.2.3 鲁棒单机调度问题精确求解算法——分支定界算法 31
2.2.4 鲁棒单机调度问题近似求解算法——集束搜索算法 41
2.2.5 计算实验结果 43
2.3 加工时间随机不确定的？ -鲁棒调度问题建模与求解方法 52
2.3.1 问题描述与建模 53
2.3.2 问题结构性质分析 53
2.3.3 参数搜索算法 55
2.3.4 计算实验分析 61
2.4 释放时间随机不确定的鲁棒单机调度问题建模与求解方法 62
2.4.1 问题描述与建模 63
2.4.2 问题结构性质分析 65
2.4.3 求解算法 67
2.4.4 计算实验结果分析 68
2.5 加工时间随机不确定的分布鲁棒并行机调度问题建模与求解方法 69
2.5.1 确定性问题模型 69
2.5.2 分布鲁棒模型 71
2.5.3 模型转化 72
2.5.4 模型求解 75
2.5.5 实验分析 77
第3章 钢铁生产多工序过程不确定性与分布鲁棒生产调度问题 80
3.1 钢铁工业发展现状与趋势 80
3.2 钢铁制造业生产流程概述 81
3.3 钢铁生产多工序过程特点与不确定性分析 83
3.3.1 炼铁高炉向炼钢炉的铁水输送匹配调度问题 83
3.3.2 炼钢-连铸生产调度问题 85
3.3.3 连铸-热轧生产调度问题 86
第4章 钢铁生产多工序过程的分布鲁棒建模与求解方法 88
4.1 炼铁高炉向炼钢炉的铁水输送匹配调度问题 88
4.1.1 问题描述 88
4.1.2 确定性数学模型 89
4.1.3 分布函数集鲁棒优化模型 90
4.1.4 模型转化 91
4.1.5 计算实验 93
4.2 铁水运输问题鲁棒建模与求解算法 94
4.2.1 问题描述与建模 94
4.2.2 问题结构性质分析 96
4.2.3 求解算法 97
4.2.4 计算实验分析 102
4.3 炼钢-连铸生产过程的调度问题建模与求解 109
4.3.1 炉次计划的编制 110
4.3.2 浇次计划的编制 111
4.3.3 基于分布函数集的鲁棒机会约束模型与求解方法 112
4.3.4 基于分布函数集的改进多维独立鲁棒机会约束模型 126
4.4 连铸-热轧生产过程的调度问题建模与求解 136
4.4.1 鲁棒热轧生产调度问题建模与局部搜索增强蚁群优化算法 136
4.4.2 考虑上下游实际加工状态的加热炉群节能调度问题建模与求解方法 143
第5章 鲁棒调度方法在钢铁生产多工序过程中的应用验证 154
5.1 系统集成整体思路 154
5.2 组炉-组浇模块软件设计与应用 155
5.2.1 新余钢铁集团组炉-组浇现状 155
5.2.2 组炉-组浇模块框架 156
5.2.3 模块算法设计 156
5.2.4 软件运行结果 158
5.3 炼钢-连铸模块软件设计与应用 159
5.3.1 问题建模 160
5.3.2 算法设计 161
5.3.3 软件模块介绍 161
5.4 连铸-热轧模块软件设计与应用 162
5.4.1 问题建模 162
5.4.2 算法设计及结果 163
参考文献 165
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