【摘 要】
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针对离散制造车间多目标性、多约束性的特点,以车间总耗能最小为优化目标,构建离散制造车间能效优化模型;针对上述模型提出了一种基于改进教与学算法的离散车间能效优化方法,
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心,
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针对离散制造车间多目标性、多约束性的特点,以车间总耗能最小为优化目标,构建离散制造车间能效优化模型;针对上述模型提出了一种基于改进教与学算法的离散车间能效优化方法,该改进算法在教阶段引入自适应参数,提高算法的学习效率和适应性,同时在教和学两个阶段加入二次离散过程,在保证算法的收敛性快速和寻优能力强的特点的前提下,使该算法能够应用于离散制造车间优化中。对具体实例进行测试,将基本教与学算法、粒子群算法、鸡群算法与改进教与学算法的结果进行比较,通过分析该改进算法优化的能效明显优于另外两种算法,验证了算法的有效性。
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