摘要：针对炼钢－连铸生产钢包选配时，钢包属性众多，且选配目标相互冲突难以同时满足的现状，通过一阶规则学习确定钢包温度最高、钢包使用次数最多、钢包材质等级最低和钢包下水口数量最小为性能指标，以钢包温度、使用次数、钢包材质、钢包水口使用次数、滑板和框架使用次数为约束，为每个炉次决策钢包，建立钢包选配模型．通过最小一般泛化法给出了钢包选配规则，提出了基于规则优先级的启发式钢包选配方法．实际数据仿真与实际应用结果表明，所提方法减少了在线钢包数量和日钢包维护次数，提升了炉次生产效率．关键词：炼钢－连铸；钢包选配；一阶规则学习；最小一般泛化；仿真下载高清全文——基于规则学习的炼钢_连铸钢包选配方法.pdf