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基于粒子群算法的自动配煤系统多目标优化
被引量：
10
1
作者
彭娟
程健
+2 位作者
韩仿仿
阙胜利
宋万宝
《工矿自动化》
2009年第10期25-28,共4页
粒子群优化(PSO)算法是一种有效的基于群体智能的全局优化方法,不能直接应用于多目标自动配煤系统的优化中。文章考虑实际灰分最大限度接近目标灰分、配煤时间最短、能耗最小经济效益最高这3个目标,建立了具有条件约束的多目标自动配煤...
粒子群优化(PSO)算法是一种有效的基于群体智能的全局优化方法,不能直接应用于多目标自动配煤系统的优化中。文章考虑实际灰分最大限度接近目标灰分、配煤时间最短、能耗最小经济效益最高这3个目标,建立了具有条件约束的多目标自动配煤系统模型;利用加权法将自动配煤系统的多目标优化问题转化为单目标优化问题,然后利用PSO算法对系统进行优化,求出最优解集。仿真结果表明,应用PSO算法优化多目标自动配煤系统的方法简单可行,效果较为理想,但也存在适应度函数和权值参数选取难的问题。
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关键词
自动配煤
多目标优化
粒子群优化算法
PSO算法
加权法
适应度函数
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职称材料
题名
基于粒子群算法的自动配煤系统多目标优化
被引量：
10
1
作者
彭娟
程健
韩仿仿
阙胜利
宋万宝
机构
中国矿业大学信电学院
出处
《工矿自动化》
2009年第10期25-28,共4页
基金
江苏省高新技术重大项目(BG2007012)
文摘
粒子群优化(PSO)算法是一种有效的基于群体智能的全局优化方法,不能直接应用于多目标自动配煤系统的优化中。文章考虑实际灰分最大限度接近目标灰分、配煤时间最短、能耗最小经济效益最高这3个目标,建立了具有条件约束的多目标自动配煤系统模型;利用加权法将自动配煤系统的多目标优化问题转化为单目标优化问题,然后利用PSO算法对系统进行优化,求出最优解集。仿真结果表明,应用PSO算法优化多目标自动配煤系统的方法简单可行,效果较为理想,但也存在适应度函数和权值参数选取难的问题。
关键词
自动配煤
多目标优化
粒子群优化算法
PSO算法
加权法
适应度函数
Keywords
automatic blending coal
multi-optimization
particle swarm optimization algorithm
PSO algorithm
weighting method
fitness function
分类号
TD921.6 [矿业工程—选矿]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群算法的自动配煤系统多目标优化
彭娟
程健
韩仿仿
阙胜利
宋万宝
《工矿自动化》
2009
10
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