混合自适应遗传算法优化多目标染色配方模型
从提高染色产品质量和效益的角度出发，综合考虑如染料浓度、温度、时间和助剂浓度等因素影响，构建了多目标染色工艺配方优化模型。针对传统遗传算法普遍存在的问题和缺陷，提出基于正交试验设计、自适应交叉操作及局部搜索等技术进行算法改进，并利用改进后的算法获得配方模型最优解的解决方法。实践结果证明，混合自适应遗传算法使种群更具有代表性和全面性，最大程度的继承了父代的优良特性，改善了算法的早熟现象并增强其寻优性能。最终以较少的计算量和较高的收敛速度对全局进行快速的搜索，比传统遗传算法得到的优化目标值降低了10.8％左右。该方法可推广应用于其他复杂过程的优化求解问题中。
染色工艺 配方优化模型 遗传算法 局部搜索技术
汪岚 金福江 谢振辉
黎明职业大学机电工程系，福建, 泉州, 362000 华侨大学信息科学与工程学院，福建, 厦门, 361021； 建国科技大学自动化工程与机电光系统研究所，台湾台中,彰化，77119224
国内会议
厦门
中文
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2012-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）