化工批處理過程調(diào)度的建模與優(yōu)化.pdf

1、浙江大學博士學位論文化工批處理過程調(diào)度的建模與優(yōu)化姓名：楊勇申請學位級別：博士專業(yè)：控制理論與控制工程指導教師：胡上序20030401浙江大學博士學位論文化程度不易判斷，優(yōu)化算法尚有待于進一步的改進。蟻群算法作為一種較新的隨機性算法在離散組合領域取得了較好的效果，本文對這種算法進行了研究，并提出了一種改進的蟻群算法。本文還基于蟻群算法的思想，將這種優(yōu)化算法拓展到求解連續(xù)空間問題上，取得了令人鼓舞的結(jié)果。由于蟻群算法與人工智能中的強化學習

2、算法之間有著某種聯(lián)系，同時強化學習近年來也應用于求解調(diào)度問題，因此本文也涉及到了一些強化學習的主要算法。4、利用以上的建模與優(yōu)化方法對一些化工批處理過程的調(diào)度問題進行了分析，提出了一些新的觀點和調(diào)度算法。對于靜態(tài)調(diào)度問題，考慮生產(chǎn)中的隨機性因素，在安排生產(chǎn)時間表時引入了概率理論，可以有效地解決加工過程中的時間沖突問題。對于動態(tài)調(diào)度問題，提出了兩個新的調(diào)度算法，一個是結(jié)合預測修改法和利用備用設備的在線調(diào)整算法，另一個利用強化學習建立了智能