基于自适应进化算法的烧结配料优化
秦岭
李逸飞
李智
1.武汉工业学院电气信息工程系,湖北,武汉,4300222.武汉工业学院电气信息工程系,湖北,武汉,4300223.武汉工业学院电气信息工程系,湖北,武汉,430022
摘要：针对烧结配料系统的多样性、复杂性和相关性特点,基于广义回归神经网络建立了烧结配料预测模型,提出基于自适应加速机制的多种群进化算法的烧结配料优化算法.该算法在引入自适应加速机制和弹性缩放因子的前提下,充分运用了多种群进化算法的全局搜索能力寻找最优的工艺参数组合,将神经网络和自适应进化算法有机结合,实现了烧结配料的优化,增加了混合料中有用的化学成分,从而提高了产品质量.实际计算结果验证了该优化算法的正确性.
关键词：烧结配料系统优化预测模型自适应进化算法广义回归神经网络
分类号：TD927(选矿)
资助基金：湖北省教育厅科学技术研究项目(B20101707)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
英文信息