【摘 要】
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提出一种基于适应度方差的权重梯度方向变异的改进粒子群优化算法(IPSO),通过判断适应度方差,按照权重梯度方向进行变异操作,解决了PSO算法的早熟收敛和易于陷入局部极值的问
【机 构】
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东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60274024,60474040)
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提出一种基于适应度方差的权重梯度方向变异的改进粒子群优化算法(IPSO),通过判断适应度方差,按照权重梯度方向进行变异操作,解决了PSO算法的早熟收敛和易于陷入局部极值的问题.应用IPSO算法对精轧机组负荷分配进行优化,根据负荷分配优化策略,给出综合板形板厚的最小方差目标函数,在实现各机架负荷分配优化的同时,提高板形质量.仿真结果表明,该算法计算精度高,收敛速度快,为精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一种新的有效方法.
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