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摘要:
针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.
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文献信息
篇名 基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 加热炉 混合遗传算法 优化 温度预报模型 热力学
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 819-825,843
页数 8页 分类号 TP273
字数 5774字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2015.06.020
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作者信息
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1 吴晓燕 四川文理学院计算机学院 25 63 4.0 7.0
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期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
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12
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