【摘 要】
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本文以上海宝钢益昌薄板有限公司的罩式退火炉车间为应用背景，研究了退火炉车间的钢卷优化装炉组合问题。在查阅大量文献资料的基础上，针对遗传算法易于陷入局部最优和收敛速度
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本文以上海宝钢益昌薄板有限公司的罩式退火炉车间为应用背景，研究了退火炉车间的钢卷优化装炉组合问题。在查阅大量文献资料的基础上，针对遗传算法易于陷入局部最优和收敛速度缓慢的不足，引入个体适应度值的方差和均值来描述种群的聚散程度，提出了一种具有参数自适应调节功能的改进遗传算法。针对遗传算法收敛速度慢，很难应用于复杂在线仿真优化问题的不足，将序次优化和概率抽样的思想运用于遗传算法，提出了一种基于序次优化策略和抽样概率思想的改进遗传算法。本文将提出的改进算法应用到退火炉炉群退火生产的钢卷优化组合堆垛中，并进行了罩式退火炉钢卷优化装炉组合软件的设计与开发。生产实践表明该改进算法取得了很好的应用效果。
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