AdaBoost自適應增益與排隊論在鐵-鋼界面中的研究與應用

［摘 要］文章針對鐵– 鋼界面中鐵水運輸過程中出現的問題與挑戰，提出了一種結合AdaBoost 自適應增益與排隊論的優化方法。通過分析鐵水運輸領域的研究現狀，介紹了AdaBoost 算法的發展與應用，以及排隊論在鐵鋼界面中的應用。結果表明，該方法可有效提高鐵水運輸的效率，降低鐵水溫降，優化鐵包周轉過程。文章的研究對于提高我國鐵– 鋼界面運輸效率，減少資源浪費，具有重要的理論意義和實際價值。

［關鍵詞］AdaBoost ；排隊論；鐵– 鋼界面；鐵包周轉；效率

［中圖分類號］TM41 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）05–0141–03

1 鐵–鋼界面概述

鐵– 鋼界面指鐵水從高爐煉制完成后，通過運輸設備（如鐵水包車、鐵包）運輸到煉鋼廠，進行下一步的煉鋼過程。鐵– 鋼界面是鋼鐵生產過程中的關鍵環節，直接影響到整個流程生產的效率、質量和成本等多個因素。然而，在實際運輸中，存在諸多問題與挑戰，如鐵水溫降過快、鐵包周轉不暢等，嚴重影響了生產效率[1]。

2 鐵水運輸過程中的問題與挑戰

（1）鐵水溫降過快。造成鐵水溫降過快的原因如下：①在鐵水運輸過程中，鐵水與空氣、鐵包耐材工作層、渣層、罐口等之間的熱傳遞導致鐵水溫度的降低；②鐵水在運輸和等待過程中時間過長，會導致鐵水溫度過低，如環境溫度過低，會影響鐵水的溫度；③鐵包耐材周轉次數會對鐵水溫度產生影響，使用次數多的鐵包可能會導致熱損失更大。

（2）鐵包周轉不暢。鐵包周轉不暢，會導致煉鋼生產節奏被打亂，從而對鐵– 鋼界面的生產秩序造成持續影響。另外，鐵水在運輸過程中可能受各種因素的制約，如鐵水運輸線路避讓和沖突的制約、高爐受鐵的實時重量、鐵水流速、煉鋼廠轉爐鑄機生產節奏等。若因此導致煉鐵與煉鋼之間的鐵水量供需不平衡，也會造成鐵包周轉不暢。

3 AdaBoost自適應增益與排隊論的應用背景

為解決上述問題，文章提出了一種結合AdaBoost自適應增益與排隊論的優化方法。AdaBoost 是一種自適應的增強學習算法，其通過對同一訓練數據集的訓練樣本進行多次訓練，并在每次訓練后都調整樣本的權重，使得被錯誤分類的樣本在下次訓練中受到更大的關注，以此來提高分類器的性能，具有實時調整增益、適應性強、魯棒性好等特點，運用在鐵– 鋼界面中，能夠對鐵包調度工作的數據管理和經驗分析提供很好的支撐。至于排隊論，也稱為隨機服務系統理論，其是對服務系統中排隊現象進行研究的數學理論和方法。排隊論系統中的資源可得到最有效地利用，重點能夠對鐵– 鋼界面鐵包調度規劃和鐵路線路避讓組織提供良好的理論支撐和實踐指導意義。

4 相關工作與技術分析

4.1 鐵水運輸領域的研究現狀

隨著科技創新和需求的不斷變化，近年來，智能化與自動化技術在鐵水運輸領域得到了廣泛應用。研究者關注鐵路交通控制系統、無人駕駛運輸工具、智能調度算法等方面，以提高運輸的安全性、效率和可靠性。未來將會從提升效益、節能降碳、智能化運輸、安全管理、過程分析與改進、技術推廣等多個層面形成集成化、智能化系統，這將是一個系統工程。