遗传算法的改进及在钢铁企业煤气调度中的应用

【摘要】：通过分析钢铁生产中各重要能耗设备的能源使用特征,以及设备之间存在的耦合关系,建立了钢铁企业副产煤气使用收益最大的数学模型.同时,针对遗传算法中寻优效率低、寻优方式单一等不足,利用蚁群算法在局部搜索方式上的灵活性和多样性,将蚁群算法的局部搜索过程与遗传算法中的基因变异过程进行了结合,得到了改进的实值遗传算法,并对算法的可行性及准确性进行了数学实验的验证.最后,对某钢铁厂进行了实际的研究,为其生产取得了一定的经济效益. 【作者单位】： 北京科技大学机械工程学院;
【关键词】： 副产煤气 数学模型 蚁群算法 局部搜索 遗传算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51276015)
【分类号】：TF089;TP18
【正文快照】： 副产煤气是钢铁企业中重要的二次能源[1].然而在实际生产中,副产煤气常得不到合理的分配和使用.因此对副产煤气进行优化分配有着重要意义.目前已有多位学者对副产煤气的优化分配进行了研究.吕斌等[2]利用层次分析法对工序进行分级,得到了工序能耗分配优先级判断的方法,但缺少

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