基于反向学习的差分进化算法的冷轧负荷分配

摘要：

提出了一种基于反向学习的自适应差分进化算法,该算法为增加初始种群的多样性,采用反向学习技术进行种群初始化,然后根据选择概率为每一个个体选择变异策略,并使用基于进化的单调递减函数和Logistic映射为每一个个体产生控制参数值.经过大量的仿真实验,实验结果表明该算法要优于其他差分进化算法.最后将该算法应用到了冷连轧负荷分配优化中.

关键词：计量学、差分进化、自适应、反向学习、负荷分配、冷连轧

所属期刊栏目：38

分类号：TB93(计量学)

资助基金：河北省高等学校科学技术研究青年基金项目QN2017416;河北省科技计划项目16212302;唐山学院博士创新基金

在线出版日期：2017-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：453-458