一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用
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作者:
作者单位:

1. 中南大学
2. 中南大学信息科学与工程学院

作者简介:

熊富强

通讯作者:

中图分类号:

TP273

基金项目:

面向节能降耗的有色冶金过程控制若干理论与方法研究;复杂工业过程建模、控制与优化


A double population co-evolution algorithm for process of zinc hydrometallurgy
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    摘要:

    为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型, 从提高全局寻优能力和解的精度出发, 提出一种基于
    改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法. 数值仿真验证了该进化算法具有较好
    的收敛性和求解精度; 典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性, 以及所提出
    算法的有效性.

    Abstract:

    In order to solve the multi-objective coordination optimization model of iron precipitation by the goethite
    process, and improve the ability of global optimization and the accuracy of the reconciliation, a double population coevolution
    algorithm is proposed, which is composed of improved global searching quantum evolution algorithm based on the
    sharing function and partial searching difference evolution algorithm based on the individual similarity. Through numerical
    simulations, it is proved that the evolutionary algorithm has better convergence and solution accuracy. The simulation results
    of typical operating condition show that the multi-objective coordinated optimization model can guide the actual production
    feasibly, and the proposed algorithm can solve the model effectively.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

熊富强, 桂卫华, 阳春华,等.一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用[J].控制与决策,2013,28(4):590-594

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  • 收稿日期:2011-09-20
  • 最后修改日期:2012-04-20
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2013-04-20
  • 出版日期:
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