关于知识表示的钢铁生产合同计划决策支持系统分析

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1、武汉科技大学硕士学位论文及到的这些数据信息，必须建立相应的计划支持系统。决策支持系统(DecisionSupportSystem)为解决钢铁生产这类半结构化以及非结构化问题提供了途径，使问题求解能力大大增强。但是该类系统对外界环境的动态适应性不强，不能快速地对决策环境变化做出反应，因此需要研究钢铁生产合同计划问题特点，提高系统的动态适应性，为钢铁生产计划任务高效的完成提供保障。本文将结合钢铁企业的实际生产情况，研究钢铁生产合同计划问题，分析合同计划问题的特点以及问题知识内容，运用知识工程的理论，建立钢铁生产合同计划问题的知识表示方法，在此基础上结合面向对象技术，利用VisualSt

2、udio开发平台、数据库技术以及B/S模式构建基于知识表示的钢铁生产计划决策支持系统的总体框架，开发基于知识表示的钢铁生产合同计划决策支持系统，实现合同计划生成及计划方案的评价，为计划者提供决策支持。本研究课题得到了国家自然科学基金资助项目“钢铁生产智能调度及其知识网系统的研究”（项目编号：71271160）的支持。1.2国内外研究现状基于知识表示的钢铁生产合同计划决策支持系统的研究是在钢铁企业合同计划问题的背景下，分析钢铁生产计划问题的特点，采用知识表示方法，建立基于知识表示方法的合同计划模型，借助决策支持系统通过合理求解得到合同计划决策方案，实现钢铁生产合同计划的实时高效决策。

3、该决策过程涉及以下问题：（1）钢铁生产合同计划模型及求解算法；（2）知识表示问题；（3）建模方法问题；（4）决策支持系统。这四类问题的国内外研究现状如下：（1）钢铁生产合同计划模型及求解算法数学模型是定量分析与抽象实际问题的有效手段，在钢铁生产计划问题中常用到该方法。随着钢铁工业的不断发展以及生产管理模式的变革，出现了众多不同生产管理模式、具有不同优化目标的钢铁生产合同计划模型。Walsh等[1]为解决钢铁厂合同计划问题，提出以最小化合同总拖期为优化目标的混合整数规划模型，Coutinho等[2]建立了钢铁企业单目标整数规划合同计划模型，并设计了为求解该模型的遗传算法，得到了较好的

4、计划结果。NasimNahavandi等[3]提出了一种通过考虑订单计划和库存计划来确定开放订单（OpenOrder），该模型能有效地及时完成交货、减少在制品、平衡产能利用，使得钢铁生产计划水平得到提高，运用遗传算法，对企业的实际案例进行了计算，并评价求解结果效果。2万方数据武汉科技大学硕士学位论文为解决单目标优化模型的不足，东北大学的刘士新等[4]研究了面向生产MTO模式下的钢铁生产合同计划问题，建立了以库存费用最小、设备产能利用均衡以及合同拖期惩罚最小为优化目标的钢铁生产合同计划模型，并通过加权法对模型进行转化，该问题模型属于大规模0-1规划问题，模型中变量个数及约束个数较多，

5、因此针对该模型的特点，设计PSO算法对模型进行求解，得到较为满意的实验结果。钢铁生产属于多阶段混合流程生产类型，於春月[5]提出将炼钢-连铸-热轧多阶段生产过程抽象为炼钢-热轧两大生产阶段，在此基础上建立以板坯热装比最大以及交货提前/提前最小为优化目标，以各生产阶段产能以及钢种、板坯规格为约束条件的钢铁一体化生产多目标优化模型，通过在每一代中增加新个体的方法，改进在求解多目标问题方面具有良好综合性能的非支配排序遗传算法，通过改进提高了种群多样性，使算法跳出局部最优，获得可供实际生产选择的合同计划。国内的学者张涛[6-8]在钢铁生产合同计划问题上做了大量研究，从MTO管理模式下的钢厂

6、合同计划方法到基于MTO-MTS的混合钢厂合同计划管理模式研究，充分考虑企业库存状况，建立的模型更加符合钢铁企业生产管理要求，达到既控制库存水平又提高客户响应速度的目的。芦永明等人[9]针对钢铁生产特点，引入了铁水供求节奏协调因子δ，研究了协调因子的不同取值与铁水包等待之间的关系，在此基础上建立面向钢铁制造流程的合同计划模型。将合同计划抽象为数学模型后，就难以从模型上看出研究对象所属的领域，使得问题被抽象为数学模型后失去了问题所具有的特征，求解结果也是不带有领域知识的数据，因此建模时，需要对模型中使用的变量进行明确定义。而且随着钢铁工业的发展，企业生产计划问题逐渐变得复杂，对决策的

7、科学性、实时性提出更高要求，需要对模型实时的构建和求解，在钢铁生产合同计划决策问题知识化和智能化方面进行研究。从文献的模型综述来看，钢铁生产合同计划模型属于非线性整数规划模型，由于其变量数以及约束条件多，使得计算求解过程复杂，即使合同量小，其变量数也是相当大的，运用精确算法是难以求解的。启发式算法允许在求解在优化问题时产生劣质的中间解，从而跳出局部最优而在全局范围内寻找最优解，被运用在钢铁生产合同计划问题中，用于求解合同计划问题的启发式算法有：遗传进化算法、禁忌搜索、