-
公开(公告)号：CN119359175B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411964296.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F17/11 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及基于遗传算法的混合煤入洗配煤结构优化方法，与现有技术相比解决了难以在混合煤配煤过程中确定最佳配煤方案的缺陷。本发明包括以下步骤：构建混合煤入洗配煤结构多目标随机优化模型；设定混合煤入洗配煤结构多目标随机优化模型进行优化的目标参数及其取值范围；混合煤入洗配煤结构多目标随机优化模型的求解；混合煤入洗配煤结构优化结果的获得。本发明采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化，通过结合非支配排序、精英策略和拥挤度计算，能够有效地解决配煤结构优化领域的多目标优化问题，提高算法的全局搜索能力和收敛精度，实现混合煤入洗配煤结构优化。
-
公开(公告)号：CN119379106B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411947816.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/006 , G06Q50/02 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法，与现有技术相比解决了不同行业所需煤炭产品的质量各异、使得煤炭的利用方式和煤质指标的变化规律存在差异性而难以获得较好的配煤质量结构的缺陷。本发明包括以下步骤：多煤源基础数据的获取及数据预处理；基础配煤结构指标可加性分析；建立配煤质量预测模型；建立非线性预测模型；构建多煤源配煤质量结构优化模型；多煤源最优配煤质量结构的生成。本发明采用自适应形态下的粒子群算法对煤炭工业指标和常规黏结性指标建立配煤优化模型，能够优化产品结构避免资源浪费。
-
公开(公告)号：CN119379106A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411947816.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/006 , G06Q50/02 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及基于粒子群算法的多煤源最优配煤质量结构生成方法，与现有技术相比解决了不同行业所需煤炭产品的质量各异、使得煤炭的利用方式和煤质指标的变化规律存在差异性而难以获得较好的配煤质量结构的缺陷。本发明包括以下步骤：多煤源基础数据的获取及数据预处理；基础配煤结构指标可加性分析；建立配煤质量预测模型；建立非线性预测模型；构建多煤源配煤质量结构优化模型；多煤源最优配煤质量结构的生成。本发明采用自适应形态下的粒子群算法对煤炭工业指标和常规黏结性指标建立配煤优化模型，能够优化产品结构避免资源浪费。
-
公开(公告)号：CN119359175A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411964296.9
申请日：2024-12-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F17/11 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及基于遗传算法的混合煤入洗配煤结构优化方法，与现有技术相比解决了难以在混合煤配煤过程中确定最佳配煤方案的缺陷。本发明包括以下步骤：构建混合煤入洗配煤结构多目标随机优化模型；设定混合煤入洗配煤结构多目标随机优化模型进行优化的目标参数及其取值范围；混合煤入洗配煤结构多目标随机优化模型的求解；混合煤入洗配煤结构优化结果的获得。本发明采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化，通过结合非支配排序、精英策略和拥挤度计算，能够有效地解决配煤结构优化领域的多目标优化问题，提高算法的全局搜索能力和收敛精度，实现混合煤入洗配煤结构优化。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
