基于反向学习的差分进化算法的冷轧负荷分配

来源：计量学报杂志2017年第4期北京时间：

作者：赵志伟

单位：1. 唐山学院 计算机科学与技术系, 河北 唐山 063000; 2. 燕山大学 电气工程学院 自动化系, 河北 秦皇岛 066004;

摘要：提出了一种基于反向学习的自适应差分进化算法,该算法为增加初始种群的多样性,采用反向学习技术进行种群初始化,然后根据选择概率为每一个个体选择变异策略,并使用基于进化的单调递减函数和Logistic映射为每一个个体产生控制参数值。经过大量的仿真实验,实验结果表明该算法要优于其他差分进化算法。最后将该算法应用到了冷连轧负荷分配优化中。

关键词：计量学; 差分进化; 自适应; 反向学习; 负荷分配; 冷连轧

基金资助：河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(QN2017416);河北省科技计划项目(16212302);唐山学院博士创新基金