基于粒子群算法的自动配煤系统多目标优化
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.
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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TD921.6(选矿)
江苏省高新技术重大项目BG2007012
2009-12-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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