基于改进PSO算法的自动配棉工艺参数优化设计

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【摘要】

：

为进一步改善自动配棉的通用性和自适应性,针对配棉工艺多约束条件特点,进行了自动配棉优化设计.提出了一种基于改进的PSO（particle swarm optimization）算法的自动配棉参数优

【作者】

：

陈怀忠何仁初史桂丽

【机构】

：

浙江工业职业技术学院电气学院,浙江理工大学自动化研究所,上海大学机电工程与自动化学院

【出处】

：

纺织学报

【发表日期】

：

2014年6期

【关键词】

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配棉改进PSO 动态权重学习因子 cotton assorting improved PSO algorithm inertia weight learni

【基金项目】

：

浙江省自然科学基金资助项目（Q12F030056）

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为进一步改善自动配棉的通用性和自适应性,针对配棉工艺多约束条件特点,进行了自动配棉优化设计.提出了一种基于改进的PSO（particle swarm optimization）算法的自动配棉参数优化求解方法.通过配棉数学模型建立,将其转化为多约束条件优化求解问题.分析了标准PSO算法在配棉工艺参数寻优的不足,对标准PSO算法惯性权重和学习因子策略的不足加以改进.将采集到的棉纺企业工艺参数,用标准PSO和本文改进的PSO算法同时对配棉工艺模型求解.结果显示：改进的PSO算法采用了惯性权重递减和学习因子自适应

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