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遗传算法在电炉模型中的应用
1
作者
付中华
黄其明
+2 位作者
艾磊
刘春霆
胡燕
《工业加热》
CAS
2014年第6期68-69,共2页
遗传算法是实现目标优化的重要算法工具,用于目标函数最小或最大化的优化计算,将遗传算法应用到电炉模型中,实现电炉原料优化配置和电炉生产成本最小化,是非常有意义的方法。阐述了如何使用遗传算法对电炉模型中的成本进行优化,使电炉...
遗传算法是实现目标优化的重要算法工具,用于目标函数最小或最大化的优化计算,将遗传算法应用到电炉模型中,实现电炉原料优化配置和电炉生产成本最小化,是非常有意义的方法。阐述了如何使用遗传算法对电炉模型中的成本进行优化,使电炉中各物料合理配置,实现电炉炼钢生产的低成本(或者趋于最小化)。
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关键词
遗传算法
电炉模型
物料配置
成本优化
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职称材料
题名
遗传算法在电炉模型中的应用
1
作者
付中华
黄其明
艾磊
刘春霆
胡燕
机构
重庆赛迪冶炼装备系统集成工程技术研究中心有限公司
中冶赛迪工程技术股份有限公司
出处
《工业加热》
CAS
2014年第6期68-69,共2页
文摘
遗传算法是实现目标优化的重要算法工具,用于目标函数最小或最大化的优化计算,将遗传算法应用到电炉模型中,实现电炉原料优化配置和电炉生产成本最小化,是非常有意义的方法。阐述了如何使用遗传算法对电炉模型中的成本进行优化,使电炉中各物料合理配置,实现电炉炼钢生产的低成本(或者趋于最小化)。
关键词
遗传算法
电炉模型
物料配置
成本优化
Keywords
genetic algorithms
electric furnace model
material configuration
cost optimization
分类号
TF769 [冶金工程—钢铁冶金]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遗传算法在电炉模型中的应用
付中华
黄其明
艾磊
刘春霆
胡燕
《工业加热》
CAS
2014
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