姚峰
- 作品数：6 被引量：66H指数：5
- 供职机构：北京科技大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 改进粒子群算法及其在热连轧负荷分配中的应用被引量：12
- 2009年
- 对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段.
- 姚峰杨卫东张明
- 关键词：粒子群算法热连轧机板形
- 改进自适应变空间差分进化算法被引量：24
- 2010年
- 在基本差分进化算法的基础上融入自适应变空间思想,提出自适应变空间差分进化算法,在进化代数达到预设周期整数倍时,按变空间算法自动扩展或收缩搜索空间,实现了自动寻找合适搜索空间、提高收敛速度和精度的目的.此外为了进一步的加快收敛速度,对原变空间算法进行了改造,对其上下限的变化规则进行了修改和添加,提出了改进的变空间算法.仿真结果表明改进方法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法和基于原变空间算法的差分进化算法.最后将其应用到热连轧机精轧机组负荷分配优化计算中,为其提供了一种有效的优化手段.
- 姚峰杨卫东张明李仲德
- 关键词：差分进化算法热连轧机
- 带钢热连轧负荷分配优化研究
- 姚峰
- 关键词：差分进化粒子群多目标进化
- 基于自适应交叉概率因子的差分进化算法及其应用被引量：18
- 2010年
- 基本差分进化算法的控制参数在进化过程中是保持不变的,但是交叉概率因子的大小影响种群进化的多样性以及种群的收敛速度.本文提出一种根据种群平均适应度方差非线性改变交叉概率因子的方法.在种群多样性降低时增大该因子,使之接受更多变异个体的基因,有利于加强局部搜索和加速收敛速率;多样性增大时减小该因子,避免该个体基因结构遭到过多的破坏,促使该个体的进化,有利于保持种群的多样性和完成全局搜索.并且给出了一种新的变异方式,这种变异方式一方面能提高算法的收敛速度,另一方面能在一定程度上保持较高的种群多样性.最后将其应用到热连轧精轧机组负荷分配优化中,改进后的优化方法在性能上要优于所对比算法.
- 杨卫东姚峰张明
- 关键词：差分进化
- 基于多子群目标分段差分进化的多目标热连轧负荷分配被引量：6
- 2010年
- 针对热连轧负荷分配的目标函数处理中采用的加权系数不好确定的问题,设计了一种多子群目标分段优化的差分进化算法.每个子群优化目标函数的一个子目标,子群之间独立进化,不但解决了加权系数问题,并且提高了算法的收敛速度和精度.最后,算法的有效性通过仿真进行了验证.
- 姚峰杨卫东张明
- 关键词：热轧机多目标优化优化算法差分进化
- 多目标差分进化在热连轧负荷分配中的应用被引量：17
- 2010年
- 提出一种基于差分进化算法的多目标进化算法,该算法个体的选择是通过非支配排序和拥挤度距离进行综合考虑.保证了算法收敛到Pareto最优解集的同时,提高了最优解个体分布的多样性.通过与非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGAⅡ)算法进行仿真对比,结果显示基于拥挤度排序的多目标差分进化算法在收敛性和Pareto最优解集分布的多样性上均优于NSGAⅡ算法.最后将其引入到热连轧负荷分配优化计算中,给出了目标函数的表达方式,对多目标进化算法在热连轧负荷分配计算中的应用进行了研究.
- 姚峰杨卫东张明
- 关键词：板形
