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煤化工多联产系统优化的遗传算法研究

专 业: 应用数学
关键词: 自适应遗传算法 煤炭转化 多联产优化 局部寻优 变异算子
分类号: TQ530  TP301.6
形 态: 共 66 页 约 43,230 个字 约 2.068 M内容
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内容摘要


遗传算法作为一种新型优化算法,由于具有简单、易操作、使用方便、并行信息处理等特点,已经成为人们解决一些复杂问题的新思路和新方法,广泛应用于许多领域。

但其在理论和应用方法上仍存在不足和缺陷,例如存在容易产生早熟现象、局部寻优能力较差、收敛速度较慢、效率相对较低等问题,影响了其进一步的应用。

本文介绍了常规遗传算法的原理和方法,并围绕遗传算法的收敛性与运行效率对遗传算法进行了改进。

主要工作如下:

(1)对遗传算法的基本原理和实现技术进行了概括和总结。

并对遗传算法的各要素(编码、适应度函数、遗传算子、和参数选择等)进行了分析。

(2)在对遗传算法的原理、流程、遗传算子及相关理论进行了较深入的研究和分析的基础上,对算法实行了改进,提出一种新的自适应遗传算法,该算法将欧氏距离引入初始群体的产生和自适应交叉、变异算子。

(3)使用改进的自适应遗传算法对煤化工多联产系统的集成优化问题进行了研究,完成了对多联产系统的控制策略,从物料消耗、能量衡算及经济效益三个方面进行协同优化,达到整个系统的资源利用、总体效益的最大化,从而寻求到合理的煤化工多联产方式。

计算结果表明了所设计的算法具有优良的品质..……

全文目录


文摘
英文文摘
1绪论
1.1遗传算法的基本原理
1.2遗传算法的特点
1.3煤化工多联产系统
1.4本文的主要工作及安排
2基本遗传算法及其实现技术
2.1基本遗传算法
2.1.1算法描述
2.1.2算法的基本结构
2.1.3算法的基本操作流程
2.2遗传算法的实现技术
2.2.1变量编码
2.2.2初始群体生成
2.2.3适应性的度量
2.2.4遗传算子的设计
2.2.5算法的参数选择
2.2.6终止准则
2.3遗传算法中约束条件的处理
2.4遗传算法的收敛性分析
2.5遗传算法的数学基础
2.5.1模式定理
2.5.2隐含并行性
2.5.3积木块假设
2.5.4收敛性分析
2.6本章小结
3一种改进的遗传算法及性能评估
3.1引言
3.2遗传算法的改进
3.3一种改进的自适应遗传算法
3.3.1初始群体的产生
3.3.2改进的自适应遗传算子
3.4算法步骤
3.5收敛性分析
3.6算法的测试与分析
3.7本章小结
4煤化工多联产系统的数学模型及解法
4.1煤化工多联产系统理论分析
4.1.1煤化工多联产系统的原理
4.1.2煤化工多联产系统的本质
4.2煤化工多联产系统集成优化
4.3技术及经济评价指标
4.4确立目标函数
4.5设定约束条件
4.6建立数学模型
4.7多目标函数规划问题的解法
4.8模型的求解
4.8.1全局参数的设定
4.8.2初始群体的产生
4.8.3适应度函数及其尺度变换
4.8.4变量编码
4.8.5遗传策略
4.8.6遗传操作
4.9本章小结
5案例研究
5.1项目概况
5.2目标函数的确定
5.3约束条件的设定
5.4优化计算结果
6总结
6.1工作总结
6.2进一步工作展望
参考文献
附 录

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中图分类: > TQ530 > 工业技术 > 化学工业 > 煤化学及煤的加工利用 > 煤化学基础理论
其他分类: > TP301.6 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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