多目標粒子群算法及其在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的應用研究

《多目標粒子群算法及其在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的應用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。

1、乂連鍵是義葦ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ損±享恆巧文Ｍ乂ＳＴＥ民乂ＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＾幽多目標粒子辨算法及其在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的應用研究測量計量技術(shù)及儀器作者姓名指導教師＿＿＿＿答辯日期寧碩±學位論文多目標粒子群算法及其在轉(zhuǎn)妒煉鋼中的應用研究ｔ－ＯｂｔｉｔＲｅｓｅａｉｘｈｏｎＭｕｌｉｅｃｖｅＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｉｍｉｚａｔｉｏｎｊＡｌｏｒｉｔｈｍｓａｎｄＩｔｓＡｌｉｃａ村ｏｎｉｎ

2、ＢＯＦＳｔｅｅｌｍａｋｉｎｇＰｒｏｃｅｓｓｇｐｐ作者姓名：包跡學科、專業(yè)：測試計量技術(shù)及儀器學號：２１３０９０７９指導教師：韓敏教授完成日期：２０１６年６月６日乂連巧義乂緣ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大連理工大學學位論文獨創(chuàng)性聲明作者鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下進行研究工作所取得的成果。盡我所知，除文中己經(jīng)注明引用內(nèi)容和致謝的地方外，本論文不包含其他個人或集體己筵發(fā)表的研究成果，也不包含其他邑申請

3、學位或其他用途使用過的成果一。與我同工作的同志對本研究所做的貢獻均＆在論文中做了明確的說明并表示了謝意。若有不實之處，本人愿意承擔相關(guān)法律責任。＾獻部；哀與兮矣滿＾衫學位論文題目：多的和ｊｊ邱采咪詞可占Ｍ《日期（＞：＝年月日作者簽名科大連理工大學碩±學位論文摘要現(xiàn)實中大量的科學研究與工程實踐問題都可歸結(jié)為多目標優(yōu)化問題。粒子群優(yōu)化作一為種群體智能計算模型，易于實現(xiàn)且收斂速度快，，適合于求解多目標優(yōu)化問題吸引了眾多學者進行廣泛而深入地研究。一一些不足目前國

4、內(nèi)外已有部分多目標粒子群優(yōu)化算法的研巧成果，但仍然存在：方面，大部分算法缺乏監(jiān)測種群進化環(huán)境的機制，，無法獲得實時的反饋信息難決定在何時調(diào)節(jié)何種進化策略到何種程度一；另方面，粒子群優(yōu)化算法在求解島維多目標優(yōu)化問題時優(yōu)化能力急劇下降。針對Ｗ上不足，本文主要進行了Ｗ下研究；（１）針對缺乏監(jiān)測進化環(huán)境機制的問題，設計了相應的監(jiān)測機制，并在平衡全局捜索和局部搜索、平衡解集收斂性和多樣性兩方面分別提出了兩種改進的多目標粒子群優(yōu)化算法，通過監(jiān)測種。在基于高斯混濁變異和精英學習的自適應多目標粒子群算法中

5、群的收斂狀態(tài)來自適應調(diào)節(jié)慣性權(quán)重和學習因子而且，提出精英學習策略和改進的高；斯混沛變異算子來調(diào)節(jié)局部搜索和全局搜索能力。而在基于檔案解集狀態(tài)的自適應多目標粒子群算法中，混合了兩種全局向?qū)нx擇策略，并通過監(jiān)測擋案解集所處的狀態(tài)來自適應調(diào)整這兩種策略的選擇概率；此外，分別對粒子和檔案解集中的個體進行擾動，根據(jù)擋案解集狀態(tài)和迭代次數(shù)動態(tài)調(diào)整這兩種擾動的概率，使算法能兼顧解集的收斂性和多樣性。一（２）針對多目標粒子群優(yōu)化算法在求解高維多目標優(yōu)化問題上的不足，提出種基于參考點的高維多目標粒子群算法

6、一。在目標空間中引入系列的參考點，根據(jù)參考點來篩選出兼顧收斂性和多樣性的非支配解作為粒子的全局向?qū)В⑻岢隽嘶趨⒖键c的檔案維護方法，維持解集的多樣性。（３）將多目標粒子群優(yōu)化算法應用于轉(zhuǎn)爐煉鋼鐵合金加入量計算問題中。在轉(zhuǎn)爐煉鋼生產(chǎn)過程中，如何保證鋼水中各成分含量達標的同時降低生產(chǎn)成本是影響鋼鐵企業(yè)一生產(chǎn)效益的個重要問題，。本文在回聲狀態(tài)網(wǎng)絡進行軟測量的基礎(chǔ)上將該問題轉(zhuǎn)化為一個多目標優(yōu)化問題，并采用改進的多目標粒子群優(yōu)化算法對其進行求解，在實際煉鋼數(shù)據(jù)上的仿真實驗表明，所提方法能在保證鋼

7、水成分含量達標的同時有效降低鐵合金投入的成本。關(guān)鍵詞：多目標優(yōu)化；粒子群；轉(zhuǎn)爐煉鋼；鐵合金加入量計算－Ｉ－多目標粒子群算法及其在轉(zhuǎn)爐煉鋼中的應用研巧Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｕ－ｅｃｖｅＰａｒｔｃｅｗａｒｍＭｌｔｉＯｂｔｉｉｌＳＯｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｊｐＡｌｏｒｉｔｈｍｓａｎｄＩｔｓＡｌｉｃａｔｉｏｎｉｎＢＯＦＳ化ｅｌｍａｋｉｎＰｒｏｃｅｓｓｇｐｐｇＡｂｓｔｒａｃｔＭａｎｙｒｏｂｌｅｍｓｉｎｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｓｔｕｄｉｅｓａｎｄｅｎｉｎｅｅｒｉｎｇｒ

8、ａｃｔｉｃｅｓｃｏｕｌｄｂｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏｐｇｐｔ－ｔｒｏｍｕｌｔｅｓｉｏｂｅｃｉｖｅｐｂｌｅｍｓ．Ａｓｏｎｅｏｆｈｗａｒｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｂａｓｅｄｍｏｄｅｌｓａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｊ，ｐｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ｉｓｉｓｅａｓｙｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｎｄｈａｓｆ