典型文献
改进灰狼优化算法在炼钢过程中的应用
文献摘要：
炼钢连铸是钢铁生产过程的重要工序和瓶颈工序.由于钢铁加工过程属于多约束、强耦合和规模大的NP-hard问题,传统算法无法很好地找到精确的最优解,因此使用改进的灰狼优化算法进行求解.采用反向学习初始化种群的方法提高初始种群的多样性,使用非线性收敛因子平衡算法全局与局部的搜索能力,对精英头狼采用莱维飞行策略提高其在后期的全局寻优能力.此外,建立带有缓冲区约束的炼钢连铸调度模型.最后,利用改进的灰狼优化算法对模型进行求解,并通过仿真实验测试模型和算法的有效性.结果表明,改进的灰狼优化算法在求解速度和精度上表现更优.
文献关键词：
灰狼优化算法;反向学习;收敛因子;莱维飞行策略;炼钢连铸调度
中图分类号：
作者姓名：
李晓宇;叶春明
作者机构：
上海理工大学管理学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]李晓宇;叶春明-.改进灰狼优化算法在炼钢过程中的应用)[J].软件导刊,2022(10):115-122
A类：
炼钢连铸调度
B类：
改进灰狼优化算法,炼钢过程,钢铁生产,瓶颈工序,加工过程,多约束,强耦合,NP,hard,传统算法,最优解,改进的灰狼优化算法,反向学习,初始化,初始种群,非线性收敛因子,搜索能力,莱维飞行策略,全局寻优,寻优能力,缓冲区,调度模型,实验测试,测试模型,和算
AB值：
0.256392
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