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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--混杂控制系统的Benders分解算法
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混杂控制系统的Benders分解算法
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 混杂系统优化控制研究背景第11-12页
        1.1.1 问题的来源第11页
        1.1.2 混杂系统优化控制问题的研究目的与意义第11-12页
    1.2 混杂控制系统的研究现状第12-14页
    1.3 混杂控制系统简介第14-17页
        1.3.1 混杂控制系统定义第14-15页
        1.3.2 混杂系统中的离散现象第15-16页
        1.3.3 混杂系统模型第16页
        1.3.4 混杂系统模型结构特征第16-17页
    1.4 本文的主要工作第17-18页
    1.5 本文的研究路线第18-19页
第2章 混杂控制系统模型第19-27页
    2.1 DHA模型第19-22页
        2.1.1 切换仿射系统(SAS)第20页
        2.1.2 事件发生器(EG)第20-21页
        2.1.3 有限时状态机(FSM)第21页
        2.1.4 模式选择器(MS)第21-22页
    2.2 混杂系统最优控制问题第22-23页
    2.3 摩托车车速控制系统模型第23-26页
        2.3.1 参数第23-24页
        2.3.2 决策变量第24页
        2.3.3 目标函数第24页
        2.3.4 约束条件第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 混杂控制系统MILP模型第27-37页
    3.1 基本表达式转化方法第27-28页
    3.2 混杂系模型转化方法第28-31页
    3.3 摩托车车速控制模型的MILP转化第31-36页
        3.3.1 参数第31-32页
        3.3.2 决策变量第32页
        3.3.3 目标函数转化第32页
        3.3.4 约束条件转化第32-35页
        3.3.5 摩托车速度最优控制模型第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 Benders分解方法求解混杂系统最优控制问题第37-53页
    4.1 Benders算法基本原理第37-42页
        4.1.1 算法简介第37-38页
        4.1.2 算法研究现状第38页
        4.1.3 算法原理第38-40页
        4.1.4 算法基本步骤第40-42页
        4.1.5 Benders分解算法与混杂控制系统第42页
    4.2 Benders算法求解摩托车车速控制系统最优控制问题第42-46页
        4.2.1 主问题、子问题分解第42-43页
        4.2.2 算法步骤第43-46页
    4.3 Benders分解算法在摩托车车速控制问题中的改进第46-49页
        4.3.1 有效不等式第46页
        4.3.2 改进算法步骤第46-49页
    4.4 实验结果第49-52页
        4.4.1 算法性能比较第49页
        4.4.2 最优控制曲线第49-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 混杂系统最优控制策略在制造库存系统中的应用第53-65页
    5.1 库存控制问题研究现状第53-54页
    5.2 钢铁企业库存控制问题第54-56页
        5.2.1 钢铁企业热轧工序介绍第54-55页
        5.2.2 钢铁企业热轧库存特点第55-56页
    5.3 热轧库存混杂系统优化模型的建立第56-59页
        5.3.1 参数第56-57页
        5.3.2 决策变量第57页
        5.3.3 约束条件第57页
        5.3.4 目标函数第57-58页
        5.3.5 热轧库存混杂系统优化模型第58-59页
    5.4 Benders分解算法求解第59-64页
        5.4.1 主问题、子问题分解第59-60页
        5.4.2 算法步骤第60-62页
        5.4.3 实验结果第62-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第6章 结束语第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

 
 
论文编号BS2955264,这篇论文共71
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