文献类型：期刊文章

作　　者：姚俊峰[1] 梅炽[1] 彭小奇[1] 吴东华[2] 周安梁[2] 江金宏[2]

机构地区：[1]中南大学热工设备仿真与优化研究所,长沙410083 [2]贵溪冶炼厂,贵溪335424

出　　处：《中国有色金属学报》

年　　份：2001

卷　　号：11

期　　号：5

起止页码：920-924

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用混沌优化的遍历性和遗传算法优化的反演性 ,提出了混沌遗传算法 (CGA) ,其基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中 ,利用混沌变量对子代群体进行微小扰动 ,随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度。结果表明 ,该方法优化效果与前人的优化结果相比 ,优化效率明显提高。由炼铜转炉造渣期与造铜期操作参数 (样本采集、数据预处理、PLS(偏最小二乘法 )空间变换、BPN神经网络建模及CGA)的优化和造渣期适应度函数与造铜期适应度函数的变换 ,使操作参数变量在训练集给出的数据范围的基础上延伸± 10 % ,得到最优点对应的工艺条件 ,并用于生产中。经过 3个多月的试运行 ,粗铜产量提高 6 .0 % ,冷料处理量提高 8% ,平均炉寿从原来的 2 13炉提高到 2

关 键 词：混沌遗传算法 神经网络 操作优化  炼铜 转炉

分 类 号：TF811]