2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題一直是科學(xué)和工程研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。由于目前常用多目標(biāo)優(yōu)化方法自身的不足及其在實(shí)際應(yīng)用中存在的諸多困難,一直阻礙著多目標(biāo)優(yōu)化方法在實(shí)際工業(yè)過(guò)程的應(yīng)用。粒子群優(yōu)化算法(PSO)是近幾年發(fā)展起來(lái)的解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的群智能算法,它在解決復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化時(shí)所表現(xiàn)出的優(yōu)越性,使其成為解決多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的一個(gè)非常有效的手段。
   本文總結(jié)了多目標(biāo)優(yōu)化的傳統(tǒng)解決方法和基于進(jìn)化算法計(jì)算的解決方法,并重點(diǎn)介紹了粒子群優(yōu)化算法及其

2、在多目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。通過(guò)對(duì)粒子群算法的分析,在前人研究的基礎(chǔ)上對(duì)多目標(biāo)粒子群算法進(jìn)行了改進(jìn)。主要從兩個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn):(1)在粒子全局最優(yōu)值選取過(guò)程中,先后采用了Sigma方法和理想有效解法,從而使全局最優(yōu)值的選取更為合理,避免算法落入局部最優(yōu)位置,保持了解的分布性;(2)增加粒子的擾動(dòng),采用動(dòng)態(tài)精英變異策略防止粒子陷入局部最優(yōu)區(qū)域。
   基于對(duì)銅萃取過(guò)程生產(chǎn)原理、工業(yè)生產(chǎn)流程的深入分析,確定了預(yù)估銅鈷組份含量混合模型

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