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矿石码头卸船作业设备工艺指标组合设定优化
| 论文题名： | 矿石码头卸船作业设备工艺指标组合设定优化 |
| 关键词： | 码头卸船作业设备;信息化管理;神经网络;组合设定;工艺指标 |
| 摘要： | 近年来，随着船舶的不断大型化，我国矿石码头的现代化、自动化水平均有所提升，船舶压港现象鲜有出现。因此，相比于提高码头作业能力，通过有效地信息化管理手段降低码头作业成本更具重要性。由于矿石码头作业系统是一个复杂的动态系统，作业过程节点、干扰因素多，难以通过建立精确的数学模型对其作业过程进行控制，故在实际生产作业过程中，通常应用专家经验来制定生产计划，再根据生产计划指标确定具体的设备工艺指标来实施完成生产计划目标。但该方法梯度大、精度低，生产计划指标与设备工艺指标间常存在较大偏差，从而造成了生产成本的浪费。 由于我国铁矿石进口量远大于出口量。因此，本文以矿石码头卸船作业过程为例，通过提升其信息化管理程度，实现作业成本最优化。首先，使用数据挖掘的方法，建立神经网络模型对矿石码头的历史生产数据进行深度挖掘，找到生产计划指标与设备工艺指标的内在联系。因此，该模型能够在卸船作业量确定的情况下使矿石码头制定出合理的设备工艺指标组合设定方案；但能够满足目标作业量的设备工艺指标配置并不唯一，故本文在此基础上构建了基于遗传算法的卸船作业设备工艺指标组合设定优化模型，以训练好的神经网络模型作为遗传算法的目标函数，结合实际作业过程给出相应的约束条件，并利用遗传算法计算出能够满足目标生产量且成本最低的最优设备工艺指标组合设定方案；最终实验结果表明，本文所提方法能够通过精细的信息化管理手段，节约码头作业成本，提升了其经济效益，为矿石码头提供了一套可行的信息化管理方法。 |
| 作者： | 潘月 |
| 专业： | 物流工程 |
| 导师： | 黄肖玲 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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