基于链式智能体遗传算法的动态能耗优化算法

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能耗优化是一个动态优化问题,在能耗规模较大的情况下,能耗设备间与总能耗间存在一定的非线性关系,即并非每个能耗最优化能使得总的能耗最优化,因此能耗优化是一个动态非线性优化问题。对于能耗优化问题,传统的节能方法难以奏效。基于此,本文在分析目前节能方法的特点后,设计一种高效的全局优化算法——链式智能体遗传算法,可解决上述的动态非线性优化问题。为了验证本文提出的算法的优越性,将该算法用于某钢厂的电能节耗中,节耗效果明显且较稳定。实践表明,该算法具有较好的灵活性,当能耗环境和节能要求发生变化时,该算法能在不变动当前
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