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遗传算法经常被应用于工业生产中的最优化问题当中,但是在面对非线性、多极值、多变量的问题时容易在早期寻优过程中陷入局部最优解范围.本文通过对传统的遗传算法添加灾变操作,减少了遗传算法常见的“早熟”现象,配合灾变操作的迭代次数的变化设置了遗传操作自适应变化,增强了算法后期的寻优能力.该算法以河北某钢铁企业的实际生产数据进行检验,实验结果表明该算法能在保证烧结矿性能质量的前提下,有效的降低原料成本,有效降低早熟现象的发生,提高了算法的整体搜索能力,在工业生产当中的最优化问题当中可以发挥很好的效果. 相似文献
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提出了一种基于区间值模糊集近差的双阈值多重多维模糊推理方法.通过基于组合数的OWA算子赋权方法计算出区间值模糊规则前件的各个权值,并且在计算区间值模糊集近差的时候,考虑区间值的上限和下限对计算近差的影响程度不同,以及论域中各因素或属性对于结论的重要性不尽相同的情况,从而过滤掉一些不必要的规则.算例分析表明,该方法更接近实际推理,结果便于应用. 相似文献
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