改进的混沌遗传算法及其在炼铜转炉操作优化中的应用

被引：5

作者：

姚俊峰

梅炽

彭小奇

吴东华

周安梁

江金宏

机构：

[1] 中南大学热工设备仿真与优化研究所

[2] 贵溪冶炼厂

[3] 贵溪冶炼厂长沙

[4] 长沙

[5] 贵溪

来源：

中国有色金属学报 | 2001年 / 05期

关键词：

混沌遗传算法; 神经网络; 操作优化; 炉寿;

D O I：

10.19476/j.ysxb.1004.0609.2001.05.037

中图分类号：

TF355 [有色冶金生产自动化];

学科分类号：

080603 ;

摘要：

利用混沌优化的遍历性和遗传算法优化的反演性 ,提出了混沌遗传算法 (CGA) ,其基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中 ,利用混沌变量对子代群体进行微小扰动 ,随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度。结果表明 ,该方法优化效果与前人的优化结果相比 ,优化效率明显提高。由炼铜转炉造渣期与造铜期操作参数 (样本采集、数据预处理、PLS(偏最小二乘法 )空间变换、BPN神经网络建模及CGA)的优化和造渣期适应度函数与造铜期适应度函数的变换 ,使操作参数变量在训练集给出的数据范围的基础上延伸± 10 % ,得到最优点对应的工艺条件 ,并用于生产中。经过 3个多月的试运行 ,粗铜产量提高 6 .0 % ,冷料处理量提高 8% ,平均炉寿从原来的 2 13炉提高到 2 35炉

引用

页码：920 / 924

页数：5

共 9 条

[1] 基于神经网络和自适应残差补偿的炼铜转炉吹炼终点预报模型 [J].

梅炽 ;

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[2] 吹炼炉入炉铜锍品位的灰色预测 [J].

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