針對連退生產(chǎn)過程中帶鋼質量波動大和生產(chǎn)能耗過大的問題,基于數(shù)據(jù)解析方法構建帶鋼質量的預測模型,進而建立連退生產(chǎn)過程多因子操作優(yōu)化模型.該模型的任務是求得一個最優(yōu)工藝參數(shù)設定方案,使得模型中所包含的兩個相互影響但并不沖突的目標能夠實現(xiàn)同時最優(yōu)化.針對該問題,提出一種改進的自適應多因子進化算法（AdaMFEA）,將不同優(yōu)化目標作為不同類別因子,通過父代解在不同因子上的性能評價指標決定子代解的搜索方向.為了改進算法的魯棒性和搜索效率,算法使用多種交叉算子,并基于各算子的搜索性能分析提出多種交叉算子的自適應選擇機制;同時提出基于回溯直線搜索和擬牛頓法的個體學習策略,對個體進行局部搜索.基于Benchmark問題的實驗結果表明, AdaMFEA能夠有效提升傳統(tǒng)多因子進化算法（MFEA）的求解效率;基于實際工業(yè)問題的實驗結果表明, AdaMFEA可有效求解連退生產(chǎn)過程多因子操作優(yōu)化問題,實現(xiàn)多個非沖突目標在一個種群的進化過程中同時達到最優(yōu). 

【文章來源】：控制與決策. 2019,34(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3050693