【摘要】：傳統(tǒng)人群搜索(SOA)算法通過計算搜索方向、搜索步長和搜尋更新個體位置三個步驟進(jìn)行尋優(yōu).它的缺點(diǎn)在于計算量大,種群之間信息交流少,導(dǎo)致尋優(yōu)速度慢.針對人群搜索算法存在的缺點(diǎn),本文提出二項交叉算子改進(jìn)人群搜索算法(BCOISOA)對其改進(jìn).在計算搜索步長方面,本文采用隨機(jī)數(shù)與最大函數(shù)值位置乘積判斷子群位置,進(jìn)而提高全局尋優(yōu)計算速率.在更新位置方面,本文提出二項交叉算子加強(qiáng)種群之間的聯(lián)系,避免在更新搜索方向過程中,算法因局部最優(yōu)而導(dǎo)致過早收斂,進(jìn)而達(dá)到快速、準(zhǔn)確尋找最優(yōu)解的目的.本文將以上二項交叉算子改進(jìn)人群搜索-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在二段式磨礦過程中,實現(xiàn)磨礦粒度在線軟測量.仿真結(jié)果表明,與人群搜索算法和粒子群算法進(jìn)行比較,二項交叉算子改進(jìn)人群搜索算法收斂速度更快,預(yù)測精度最高,滿足對磨礦粒度實時檢測的要求.
[Abstract]:Traditional crowd search (SOA) algorithm is optimized by calculating search direction, searching step size and searching update individual position. Its disadvantages are that it has a large amount of computation and less information exchange between populations, which results in a slow speed of optimization. In view of the shortcomings of the crowd search algorithm, this paper proposes a binomial crossover operator to improve the population search algorithm (BCOISOA). In the aspect of calculating search step size, the product of random number and maximum function value is used to determine the position of subgroup, and the calculation rate of global optimization is improved. In the aspect of updating position, this paper proposes a binomial crossover operator to strengthen the relationship between populations, so as to avoid premature convergence of the algorithm due to local optimum in the process of updating search direction, and then achieve the purpose of finding the optimal solution quickly and accurately. In this paper, the improved crowd search (BP) neural network algorithm of the above two crossover operators is applied to the two-stage grinding process to realize on-line soft measurement of grinding particle size. The simulation results show that compared with the crowd search algorithm and particle swarm optimization algorithm, the binomial crossover operator can improve the convergence speed of crowd search algorithm faster and the prediction accuracy is the highest, and meet the requirements of real-time detection of grinding granularity.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;北京科技大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：河北省高等學(xué)�？茖W(xué)技術(shù)研究資助項目(ZD2016071)
【分類號】：TD921.4;TP18

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本文編號：2277053