【摘 要】
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针对硫化车间的特点,以及标准PSO存在的不足,借鉴混沌原理以及遗传算法中变异原理的优秀特性,提出了一种新的微粒群算法,即混沌双变异类粒子群算法。改善了算法的全局搜索能
【机 构】
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青岛科技大学 信息科学技术学院,山东青岛 266061
【出 处】
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2009年中国化工学会化工自动化及仪表专业委员会学术年会
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针对硫化车间的特点,以及标准PSO存在的不足,借鉴混沌原理以及遗传算法中变异原理的优秀特性,提出了一种新的微粒群算法,即混沌双变异类粒子群算法。改善了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优,保持了粒子的多样性。并运用实例测试,对四种优化算法进行了收敛性比较,特别针对硫化车间故障情况进行了仿真,仿真结果验证了混沌双变异类粒子群算法在解决硫化车间调度问题中的有效性。
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