基于灵敏度分析和遗传算法对钢材成本的优化解析——以螺纹钢为例

发布时间：2024-03-02 07:56

　　钢材作为重要的工业基础物资,具有政治、商品及金融等多种属性。对钢铁成本进行优化解析、并据此进行更优的成本管控,对于增强企业盈利能力、提升企业在市场中的竞争力意义重大。本文选择螺纹钢价格数据作为研究对象,通过灵敏度分析筛选了影响其成本的8个重要因素,对于敏感度较高的因素应用Matlab进行遗传算法优化,得出优化后成本方案,具体归纳如下:本文通过Sobol全局灵敏度分析方法对影响螺纹钢成本的因素进行分析,得到4个具有显著影响的因素,分别为:62%澳洲粉矿远期现货价格₁、MyCpic焦炭绝对价格指数₂、国内铸造生铁绝对价格指数(综合)₅和钢坯绝对价格指数(综合)₆,并对上述4个灵敏度系数较高的参数依次做局部灵敏度分析,得到各参数对螺纹钢成本的敏感程度。其中,钢坯绝对价格指数(综合)₆局部灵敏度值最高,为0.9467、MyCpic焦炭绝对价格指数₂和国内铸造生铁绝对价格指数(综合)₅分别为0.8815和0.8228、62%澳洲粉矿远期现货价格...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.1铁矿石绝对价格指数：国内矿（年）与铁矿石绝对价格指数：进口矿（年）波动图3.1为2005～2018年铁矿石绝对价格指数国内矿和进口矿的年价格波动情

基于灵敏度分析和遗传算法对钢材成本的优化解析—以螺纹钢为例28本世纪伊始，中国的国民经济逐渐赶超，国际地位增强。国内工业生命力旺盛并且带动国际钢铁行业进行产业转型，我国钢铁自此跻身国际行列。但是，在优秀的成绩单面前，问题仍旧突出：由于地理条件的限制，我国的铁矿石资源产量大，质量低....

图3.4局部灵敏度关系图

基于灵敏度分析和遗传算法对钢材成本的优化解析—以螺纹钢为例36应用到模型指标数量少，模型结构不复杂且目标函数表达式方便计算的问题中，能够快速准确的得到各个变量的局部灵敏度系数。由全局灵敏度分析的结果可以清晰地看到，4个变量对螺纹钢成本函数的影响较大，分别为62%澳洲粉矿远期现货价....

图4.3遗传算法迭代过程

基于灵敏度分析和遗传算法对钢材成本的优化解析—以螺纹钢为例40表4.2遗传算法优化结果变量参数优化结果最终取值1-0.1312-0.1320.10280.105-0.2873-0.286()-0.0539-0.2506-0.05-0.25基于本文第三章的两种灵敏度分析的结果，本章....

本文编号：3916565