【摘 要】
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为保证快速准确求解出轧制调度计划的可行解,建立一种含有0-1变量的热轧调度数学模型。针对该模型含有整数变量的特点,提出一种基于学习与竞争的粒子群算法,通过将学习与竞争
【机 构】
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四川工程职业技术学院计算机科学技术系,中国民用航空飞行学院计算机学院
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为保证快速准确求解出轧制调度计划的可行解,建立一种含有0-1变量的热轧调度数学模型。针对该模型含有整数变量的特点,提出一种基于学习与竞争的粒子群算法,通过将学习与竞争的思想和PSO算法相结合,让种群中适应值较差的个体以一定的概率向适应值较好的个体进行学习,构成新的粒子群算法迭代表达式,在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,克服基本PSO算法的缺点。实验结果表明,该粒子群算法比基本的PSO有着更高的搜索精度,验证了该算法的有效性和准确性。
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