發(fā)布時間：2024-03-02 07:56

　　鋼材作為重要的工業(yè)基礎(chǔ)物資,具有政治、商品及金融等多種屬性。對鋼鐵成本進(jìn)行優(yōu)化解析、并據(jù)此進(jìn)行更優(yōu)的成本管控,對于增強(qiáng)企業(yè)盈利能力、提升企業(yè)在市場中的競爭力意義重大。本文選擇螺紋鋼價格數(shù)據(jù)作為研究對象,通過靈敏度分析篩選了影響其成本的8個重要因素,對于敏感度較高的因素應(yīng)用Matlab進(jìn)行遺傳算法優(yōu)化,得出優(yōu)化后成本方案,具體歸納如下:本文通過Sobol全局靈敏度分析方法對影響螺紋鋼成本的因素進(jìn)行分析,得到4個具有顯著影響的因素,分別為:62%澳洲粉礦遠(yuǎn)期現(xiàn)貨價格₁、MyCpic焦炭絕對價格指數(shù)₂、國內(nèi)鑄造生鐵絕對價格指數(shù)(綜合)₅和鋼坯絕對價格指數(shù)(綜合)₆,并對上述4個靈敏度系數(shù)較高的參數(shù)依次做局部靈敏度分析,得到各參數(shù)對螺紋鋼成本的敏感程度。其中,鋼坯絕對價格指數(shù)(綜合)₆局部靈敏度值最高,為0.9467、MyCpic焦炭絕對價格指數(shù)₂和國內(nèi)鑄造生鐵絕對價格指數(shù)(綜合)₅分別為0.8815和0.8228、62%澳洲粉礦遠(yuǎn)期現(xiàn)貨價格...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.1鐵礦石絕對價格指數(shù)：國內(nèi)礦（年）與鐵礦石絕對價格指數(shù)：進(jìn)口礦（年）波動圖3.1為2005～2018年鐵礦石絕對價格指數(shù)國內(nèi)礦和進(jìn)口礦的年價格波動情

基于靈敏度分析和遺傳算法對鋼材成本的優(yōu)化解析—以螺紋鋼為例28本世紀(jì)伊始，中國的國民經(jīng)濟(jì)逐漸趕超，國際地位增強(qiáng)。國內(nèi)工業(yè)生命力旺盛并且?guī)�動國際鋼鐵行業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，我國鋼鐵自此躋身國際行列。但是，在優(yōu)秀的成績單面前，問題仍舊突出：由于地理條件的限制，我國的鐵礦石資源產(chǎn)量大，質(zhì)量低....

圖3.4局部靈敏度關(guān)系圖

基于靈敏度分析和遺傳算法對鋼材成本的優(yōu)化解析—以螺紋鋼為例36應(yīng)用到模型指標(biāo)數(shù)量少，模型結(jié)構(gòu)不復(fù)雜且目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式方便計算的問題中，能夠快速準(zhǔn)確的得到各個變量的局部靈敏度系數(shù)。由全局靈敏度分析的結(jié)果可以清晰地看到，4個變量對螺紋鋼成本函數(shù)的影響較大，分別為62%澳洲粉礦遠(yuǎn)期現(xiàn)貨價....

圖4.3遺傳算法迭代過程

基于靈敏度分析和遺傳算法對鋼材成本的優(yōu)化解析—以螺紋鋼為例40表4.2遺傳算法優(yōu)化結(jié)果變量參數(shù)優(yōu)化結(jié)果最終取值1-0.1312-0.1320.10280.105-0.2873-0.286()-0.0539-0.2506-0.05-0.25基于本文第三章的兩種靈敏度分析的結(jié)果，本章....

本文編號：3916565