江南大学学报(自然科学版)
江南大學學報(自然科學版)
강남대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF SOUTHERN YANGTZE UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
6期
677-681
,共5页
步进式加热炉%炉温%进化逆转操作算子%遗传算法
步進式加熱爐%爐溫%進化逆轉操作算子%遺傳算法
보진식가열로%로온%진화역전조작산자%유전산법
walking beam furnace%furnace temperature%evolutionary reversal operator%genetic algorithm
针对传统遗传算法对炉温进行优化设定时易陷入局部极小值,较难快速稳定地找到最优炉温值的缺点,引入逆转算子对遗传算法进行改进,使算法的每一代都能从父代继承更多的基因,从而提高算法的局部搜索能力.改进后的算法可以跳出局部极小值,快速稳定地寻找到最优炉温值,进而对加热炉炉温进行优化设定.大量的Matlab仿真结果表明,该改进算法具备可行性与有效性.
針對傳統遺傳算法對爐溫進行優化設定時易陷入跼部極小值,較難快速穩定地找到最優爐溫值的缺點,引入逆轉算子對遺傳算法進行改進,使算法的每一代都能從父代繼承更多的基因,從而提高算法的跼部搜索能力.改進後的算法可以跳齣跼部極小值,快速穩定地尋找到最優爐溫值,進而對加熱爐爐溫進行優化設定.大量的Matlab倣真結果錶明,該改進算法具備可行性與有效性.
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