基于机器学习的炼钢-连铸生产调度方法

近年来，机器学习作为人工智能最活跃的分支得到突飞猛进的发展。炼钢-连铸作为钢铁制造全流程中的关键环节，其生产调度问题具有约束复杂和强不确定性等难点。在回顾数据驱动的生产调度方法的基础上，探讨了基于机器学习计算的炼钢-连铸调度方法涉及的主要研究内容，并提出了一种集成算法框架。该框架基于机器学习算法，通过期望指标预测器、调度规则挖掘器、滚动优化算法等模块实现调度过程智能化寻优。最后，对本文工作进行了总结，针对炼钢-连铸调度特点，对强化学习方法的应用提出展望。