一种改进算法在焦炉正常推焦过程中的应用

刘洪涛; 郭颖; 陶文华

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焦炉正常推焦过程中存在多个控制参数。通常人工经验法根据参数取值范围选取参数,该方法存在很大的随机性而且难以权衡多个性能指标使得正常推焦过程整体最优。为此,提出一种改进的多目标差分进化算法(IMODEA)。首先,采用了2个自适应性参数缩放比例因子和交叉概率完成变异和交叉操作。其次,提出一种改进的快速非支配排序策略(IFNSS)并利用IFNSS和拥挤度计算共同解决新一代种群选择问题。通过算法性能测试将IMODEA与NSGA-II作了对比,显示了IMODEA在Pareto最优解集空间分布性和收敛性方面更占优势。将IMODEA应用到焦炉正常推焦过程优化模型中,通过实验分析证明了算法的可行性。

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来源
《控制工程》 |2016年第5期|756-761|共6页
作者
刘洪涛; 郭颖; 陶文华;
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作者单位

辽宁石油化工大学信息与控制工程学院;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
正常推焦; 多目标; 差分进化; PARETO最优解;

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