炼油厂库存优化：遗传算法与广义预测控制在综合管理中的应用

本文是一篇关于炼油厂综合库存管理优化的毕业设计论文，主要关注在需求不确定性环境下如何提高库存管理效率。论文以在线连续调技术为基础，构建了一个系统性的库存管理过程模型。首先，作者强调了需求预测在库存管理中的关键作用，通过多种产品的需求预测，为后续决策提供依据。遗传算法被应用于这一过程中，利用实数编码的方式，将成品油的非线性调和属性方程和混炼原油的线性调和属性方程作为优化约束，来确定最优的原油流速以及各侧线产出率的范围。 在优化环节，遗传算法帮助确定库存管理的最佳策略，确保原油和组分油的合理分配，以达到库存的最优化。论文的核心技术是结合了多变量广义预测控制算法，这是一种先进的控制方法，它能够处理模型失配、时变性和干扰等不确定因素，实现库存的动态调整。 广义预测控制算法的作用在于实时监控炼油厂的实际运行情况，根据预测控制目标（即局部优化的结果）进行模型数据的实时更新和调整，从而实现在线滚动计算全厂库存仿真周期内的综合优化值。这种方法不仅提高了库存管理的响应速度，还有效降低了库存成本，提升了炼油厂的整体运营效率。 这篇论文对于炼油行业的库存管理人员来说，提供了一种实用的优化工具和策略，特别是在需求波动频繁的市场环境中，具有很高的参考价值。通过本文的研究，读者可以了解到如何将现代信息技术和库存管理理论结合起来，提升企业在快速变化市场中的竞争力。