10.13999/j.cnki.scyj.2018.08.008
基于遗传算法与非线性规划优化烧结成本
非线性规划在优化钢铁成本建模中很难达到全局最优,本文提出用遗传算法优化烧结配料模型是有理论支撑的.由于建模中的约束条件比较多,我们很难求解,这时我们就要利用罚函数来处理约束条件使求解更加便利,成功地运用遗传算法降低了传统的炼钢成本.谢菲尔德遗传算法工具箱及MATLAB语言在这一过程中顺利地实现了模型的求解.最后对比两种算法得出的钢铁成本结果清晰地展示了遗传算法的优越性,为炼钢业提供了一种可行的优化算法.
遗传算法、非线性规划、烧结配料、谢波菲尔德遗传工具箱
2018-09-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共2页
24-25