基于PSO的电容生产工序参数优化  

PSO Based on Capacitor Production Process Parameters Optimization

作　　者：郭正福[1,2] 司呈勇[1] 汪镭[1] 吴启迪[1] 

机构地区：[1]同济大学电子与信息工程学院 [2]上海贝尔(阿尔卡特)股份有限公司

出　　处：《微型电脑应用》2010年第3期6-8,11,共4页Microcomputer Applications

基　　金：国家自然科学基金重点项目(70531020);教育部科学研究重大项目(306023);国家自然科学基金面上项目(70871091);国家自然科学基金委主任基金专项(G0525002)

摘　　要：粒子群优化算法是一种基于群智能理论的仿生全局优化方法。该文在对粒子群算法进行研究的基础上,将其应用于解决流程型生产企业的生产过程工艺参数优化。在建立实际生产线模型的基础上,提出了多目标优化策略。仿真结果表明利润、均衡度和库存费均达到一个满意的结果。Particle Swarm Optimization (PSO) is a global bionic optimization technique based on the Swarm Intelligence theory. This paper tries to apply PSO algorithm to the technical parameters optimization in the corporation’s product process after a thorough research. Based on the model of the corporation’s product process, this paper proposes a multi-object optimization strategy; including maximizing the profit, minimizing stock fee and equilibrium.Finally, the model is simulated on MATLAB, which gets a satisfying result.

关 键 词：群智能 粒子群算法 工艺参数优化 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]