基于协同量子粒子群的自动配煤系统优化.pdfVIP

学兔兔 、I 訇 似 基于协同量子粒子群的自动配煤系统优化 Optimization for automatic blending coal system based on co-operative quantum PSo algorithm 董虎胜 ，陆 萍’，钟宝江 DONG Hu—sheng’一 LU Ping’ ， ， ZHONG Bao-jiang (1．苏州经贸职业技术学院信息系，苏州21 5009；2．苏州大学计算机科学与技术学院，苏州21 5021) 摘 要：提出了一种基于量子粒子群算法的自动配煤优化方法，该方法首先对量子粒子群进行了改进， 引入协同与学习策略提高了算法的有哪些信誉好的足球投注网站性能。在对自动配煤系统数学建模时，采用加权法将 其由多目标优化问题转化为单目标优化问题，再通过协同量子粒子群优化求解。实验结果表 明在对自动配煤系统的优化中，协同量子粒子群具有更优秀的有哪些信誉好的足球投注网站能力，能够快速、可靠、 有效地获得最优解。 关键词：自动配煤；量子粒子群；协同进化；多目标优化 中图分类号：TD921．6 文献标识码：A 文章编号：1 009—01 34(2014)01(上)一0074—03 Ooi：1 0．3969／J．issn．1009-01 34．201 4．01(上)．22 nu 己l。 丁l I=1 结果表明该方法能够快速、可靠且有效地获得优 煤炭一直是支撑国民经济发展最主要的能 z 垒士黾 重’ 1协同量子粒子群 。 随着我国工业的快速发展，对煤炭的需求仍 。 I ’I 里 J 1 J佃十 在增大。受经济效益等因素影响，不同的用户对 1．1量子粒子群 煤质的要求不尽相同，因此需要对各煤种进行配 由于粒子群优化算法(P a r t i C l e w a r m 比，以达到平均灰分或平均发热量等煤质指标。 optimization，PSO)不能保证以概率1收敛到全局最 在配煤时需要综合考虑煤种消耗、灰分、配煤时 优解 ，为克服其不足，Sun[81等人提出了量子粒子 间、经济效益等因素，这些因素相互制约，因此 群(Quantum—behaved particle swarm optimization， 自动配煤属于多目标优化问题，难以获得能够满 QPSO)模型，获得远优于PSO的有哪些信誉好的足球投注网站性能。设在D 足所有目标的全局最优解。 维的有哪些信誉好的足球投注网站空间中，规模为N的种群中第i(1 f N) 在求解多目标优化问题上，粒子群算法、遗 个粒子当前位置为X =f， X …，X ，其个体最 传算法、免疫算法等智能进化算法具有独特的优 优位置为p =rp P …P ，种群有哪些信誉好的足球投注网站到的最 势，现已被广泛应用¨ 。在配煤优化上，周俊虎H