冷连轧负荷分配最优化对于提高冷轧带钢的产量和质量具有至关重要的作用.在研究蚁群算法优缺点的基础上,首次提出了将遗传算法和蚁群算法相融合的GA-ACA优化算法应用于冷连轧负荷分配的优化.该算法采用遗传算法生成初始负荷分配,利用蚁群算法求取最优化分配结果,优势互补,具有计算精度高、速度快等优点,适合于负荷分配的在线应用.试验对比数据证明了该方法的有效性,为冷连轧负荷分配的优化提供了一种新的方法.
参考文献
| [1] | 李士勇.遗传算法及其应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2004 |
| [2] | Dorigo M.;Stutzle T.;Di Caro G. .Ant algorithms[J].Future generations computer systems: FGCS,2000(8):V-VII. |
| [3] | 丁建立,陈增强,袁著祉.遗传算法与蚂蚁算法的融合[J].计算机研究与发展,2003(09):1351-1356. |
| [4] | 汪镭,吴启迪.蚁群算法在连续空间寻优问题求解中的应用[J].控制与决策,2003(01):45-48,57. |
| [5] | 熊伟清,陈烽,魏平.一种求解函数优化的混合蚁群算法[J].计算机应用研究,2005(07):51-53. |
| [6] | Dorigo M;Di C G .Ant Algorithms for Discrete Optimization[J].Artificial Life,1999,5(03):132-137. |
| [7] | Mohit Mathur;Sachin B.Karale;Sidhartha Priye;V.K.Jayaraman;B.D.Kulkarni .Ant Colony Approach to Continuous Function Optimization[J].Industrial & Engineering Chemistry Research,2000(10):3814-3822. |
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