遗传算法在LF精炼炉合金配料中的应用.pdf

《冶金自动49)2006年增刊(s1) 遗传算法在LF精炼炉合金配料中的应用 邴志强，顾佳晨，李堂俊 (冶金自动化研究设计院研发中心，北京100071) [摘要】运用现代优化算法中的Pareto强度值遗传算法对合金的原料配比进行r优化计算，计算结果证明 Pareto强度值遗传算法可以很好地解决IF精炼炉合金配料『口J题，从而为合金配料的优化计篇．提供了一种新的 方法和思路。 [关键词]pa．．eto强度值；遗传箅法；合金配料 ． O前言 其中一个为原目标函数，另一个为违反约束条件 炉外精炼技术作为一种扩大晶种范围，提高 的程度函数。在常见的测试函数的数值实验上， 产品质量的有力手段，近年来在我困获得了长足 证实此方法性能优于一些演化算法。其显著的优 发展。LF炉作为炉外精炼的一种形式，具有加热、 点是在求解一些既有等式约束义有不等式约束的 精确凋整钢液成分等功能，可以保证浇铸时温度 优化问题方面。该算法能获得更高精度的解。 及成分的要求。合金微调是冶金生产过程中的一 1 Pareto强度值遗传算法 项基本工作，优化配料不仪可以实现工艺操作的 遗传算法足一种可tHJ于复杂系统优化计算的 最优化，而Ii还能够降低企业的生产成本，避免原 鲁棒有哪些信誉好的足球投注网站算法【lJ，它以决策变量的编码作为运算 材料的浪费。日前合金配料过程中常用的方法有 对象，以目标两数值作为有哪些信誉好的足球投注网站信息，同时运刚概率 补加系数法、单纯形法等。其中，补加系数法的优 有哪些信誉好的足球投注网站技术从多个点进行有哪些信誉好的足球投注网站，这些都是遗传算法 点是方法简单，缺点是没有考虑到优化例题。单 优于其它算法的地方。Pareto强度值遗传算法足 纯形法作为求解线性规划的一种方法，能够很好 一种求解约束函数优化问题灼方法【2J。该算法将 地解决一些带有线性约束条件的最优化问题，但 约束优化问题转换成两个目标优化问题，其一为 是同时它也可能由于约束过紧而发生无解的情 原问题的目标函数，另一个为违反约束条件的程 况。 度甬数。下面是求解约束条件的甬数优化问题 遗传算法(Genetic Pareto强度值遗传算法： AtgoT_ithm，GA)是一种基于 自然群体遗传演化机制的高效有哪些信誉好的足球投注网站算法，它撕弃 (1)随机生成规模为．Jv的初始种群，t=o； 了传统的有哪些信誉好的足球投注网站方式，模拟自然界生物进化过程，采 (2)从第z代群体P(t)中随机选取”个父体； 用人工进化的方式对目标宅问进行随机化有哪些信誉好的足球投注网站。 (3)对岸个父体使用单形杂交算子产生^个 遗传算法将问题域中的可能解视为群体|fI的个体 后代； 或者染色体，同时对每一个个体编码，模拟达尔文 (4)从A个后代中选取两个后代，其中一个为 的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程，对群体 ^个后代0中Pareto强度值最大的个体，若强度值 反复进行遗传操作(选择、交叉和变异)，依据目标 最大的个体不惟一，则比较它们违反约束条件的 适应度函数对每个个体进行评价，依据优胜劣汰 程度，程度小的当选；另一个父体为剩下的^一1 的进化规则得到更优的群体，同时以全局并行搜 个后代中违反约束条件最小的个体； 索方式来有哪些信誉好的足球投注网站优化群体中的最优个体，从而求得 (5)重复步骤(2)～(4)直到选取Ⅳ个后代为 止，由这Ⅳ个后代将群体P(￡)中的个体整体替换 满足要求的最优解或较优解。Paveto强度值遗传 算法将约束优化问题转换成丽个目标优化问题， 掉； [收稿日期]200