本文選題：過程優(yōu)化　切入點：案例推理　出處：《東北大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：過程優(yōu)化可使企業(yè)在原有設備條件的基礎上,提高生產(chǎn)效率,滿足節(jié)能減排的要求,獲得顯著的經(jīng)濟效益,研究工業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化的方法既有理論意義,又有實用價值。本文提出了一種基于案例推理技術(shù)的工業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化方法。完成了對案例庫的構(gòu)造、擴充和推理決策準確性、快速性的改進,實現(xiàn)了案例推理在線解決過程優(yōu)化問題的方法。論文主要工作如下：首先,分析了案例推理的原理,針對案例推理技術(shù)進行過程優(yōu)化時存在的問題進行改進,運用遺傳算法對案例庫進行約減,同時優(yōu)化設定案例特征屬性的權(quán)值,提高案例推理的速度和決策精度；運用蟻群聚類算法建立案例庫兩級索引,減少案例檢索時遍歷案例的數(shù)量,提高檢索速度。改進后的案例推理技術(shù)能更精確迅速地進行過程優(yōu)化決策。然后,提出一種應用過程優(yōu)化模型構(gòu)造源案例的方法。在該方法中,采用本文提出的輸入變量取值策略,對每一組輸入取僮由基于分離比較策略的粒子群算法對優(yōu)化模型進行求解,得到結(jié)合經(jīng)驗構(gòu)造的過程優(yōu)化源案例,進而通過案例學習策略構(gòu)建案例庫。以此方法構(gòu)造源案例,豐富了推理決策的案例庫,保證了案例推理的求解質(zhì)量和決策精度。最后,提出一種基于案例推理的工業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化方法的框架,該框架包含了采用案例推理技術(shù)進行一般工業(yè)生產(chǎn)過程優(yōu)化決策的基本流程和各個步驟。在前兩步離線準備完成的基礎上,設計了在線應用階段各個環(huán)節(jié)的實現(xiàn)方法。將該方法應用到球團配料生產(chǎn)過程中,取得了良好的效果。
[Abstract]:Process optimization can make enterprises improve production efficiency, meet the requirements of energy saving and emission reduction, and obtain remarkable economic benefits on the basis of the original equipment conditions. It is of theoretical significance to study the method of industrial production process optimization. This paper presents an optimization method of industrial production process based on Case-Based reasoning (CBR), which improves the construction of case base, expansion of case base, accuracy and rapidity of reasoning decision. The main work of this paper is as follows: firstly, the principle of CBR is analyzed, and the existing problems in Case-Based reasoning (CBR) are improved. Genetic algorithm is used to reduce the case base, at the same time, the weight value of the case characteristic attribute is optimized to improve the speed of case-based reasoning and the decision accuracy, and the ant colony clustering algorithm is used to establish the two-level index of the case base. Reduce the number of cases traversed in case retrieval, improve the retrieval speed. The improved case-based reasoning technology can make process optimization decisions more accurately and quickly. Then, A method of constructing source cases by using process optimization model is proposed. In this method, each group of input fetches is solved by particle swarm optimization algorithm based on separation and comparison strategy, using the input variable selection strategy proposed in this paper. The case base is constructed by case learning strategy, which enriches the case base of reasoning decision, and ensures the solution quality and decision accuracy of case-based reasoning. A framework of Case-Based reasoning (CBR) based optimization method for industrial production process is proposed. The framework includes the basic process and each step of the general industrial production process optimization decision based on the case-based reasoning technology. On the basis of the first two off-line preparation, The realization method of each link in the online application stage is designed, and the method is applied to the pellet batching production process, and good results are obtained.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TB49

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10 吉s，

本文編號：1652308