一种双种群协同进化算法在湿法炼锌过程中的应用

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为了求解针铁矿法沉铁过程的多目标协调优化模型,从提高全局寻优能力和解的精度出发,提出一种基于改进全局搜索量子进化算法和局部搜索差分进化算法的双种群协同进化算法.数值仿真验证了该进化算法具有较好的收敛性和求解精度;典型工况的仿真优化结果表明了该多目标协调优化模型指导实际生产的可行性,以及所提出算法的有效性. In order to solve the multi-objective coordination and optimization model of the goethite process, a new two-species co-evolutionary algorithm based on the improved global search quantum evolutionary algorithm and the local search differential evolution algorithm is proposed to improve the accuracy of the global optimization ability. The simulation results show that the proposed algorithm has better convergence and accuracy. The simulation results show that the multi-objective coordination optimization model can guide the practical production and the effectiveness of the proposed algorithm.
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