针对现代钢铁企业生产管理中的客户订单与热轧带钢库存产品的匹配问题,在考虑规格、质量、等级以及生产工艺约束的基础上,建立了旨在最大化订单满足率且最小化匹配损失的约束满足模型.在对问题以及匹配对象特点进行分析的基础上,引入匹配损失矩阵作为订单与库存余材属性匹配差异的损失惩罚,考虑到问题的复杂性,采用基于变量选择和值选择的启发式算法求解模型的近优解,并通过数值实验对提出的算法进行了验证

根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高

1. 页框管理：页面级分配器 页框和页描述符 存储区(Memory Zones) 页面级分配器接口 页框管理算法：伙伴算法 .2 内存区管理(memory area) slab分配器 .3 非连续存储区管理

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用

以工业轧机为对象,根据热连轧板形前馈的特点,研究提出了基于遗传算法的轧制力负荷再分配的模型.实验数据对比分析结果表明,使用该策略能够获得良好的板形及生产的平稳过渡,可用于热连轧生产

4.污染源评价与总量控制 4.1污染源调查 4.1.1污染源及污染物 4.1.2污染源调查 4.2污染物排放量的确定 4.2.1物料衡算法 4.2.2经验系数法 4.2.3实测计算法 4.3污染源评价 4.3.1污染源评价的概念和目的 4.3.2等标污染指数 4.3.3等标污染负荷 4.3.4污染负荷比 4.4总量控制和排污许可证制度

以钢铁企业的冷轧生产过程为背景,分析了酸洗-冷轧联合机组与后续机组间的生产协调特征,探讨了在确保生产连续运行的前提下降低库存水准和降低切换频率的机组切换策略,建立了确定酸洗-冷轧联合机组切换时长和切换批量的优化模型,研究了用于模型求解的切换规则,开发了面向生产实际的应用算法.对企业生产实际数据的计算和分析表明,算法具有良好的计算效率和适用性

提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS

线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:

根据人的双眼能看到最深的原理,给出了在虚拟现实系统中生成体现动画的3种算法,阐述了其推导过程、结论及用途,并进行简明的分析比较