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

作　　者：董虎胜[1,2] 陆萍[1] 钟宝江[2] 

机构地区：[1]苏州经贸职业技术学院信息系,苏州215009 [2]苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215021

出　　处：《制造业自动化》2014年第1期74-77,共4页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金(61075040);江苏省省属高校自然科学研究重大项目(10KJA520047);江苏省自然科学基金(BK2012645)

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搜索性能。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搜索能力,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 

分 类 号：TD921.6[矿业工程—选矿]