Using the latest research results of the intelligent behavior of bee colony, this subject study the theory and application of intelligent bee colony algorithms from four aspects, namely the biological modeling, algorithm design, theoretical analysis and engineering application. In biological modeling, this research focus on the abstraction, modeling and simulation of the individual bee behaviors, group communication model, and a variety of multi-species coevolution; in algorithm design, by mimicing a variety of intelligent behaviors of bee colony, this study will propose a series of new intelligent optimization algorithms; in theoretical analysis, in-depth study will be performed on the diversity maintaining strategies, the mechanism that taking into account the balance of global and local search, and algorithmic parameters adaptive strategies that overcome the premature convergence and poor accuracy of convergence problems; in engineering application, this subject will establish the general high-precision copper strip optimization models in non-ferrous processing industry and analyze the effectiveness and feasibility by appling the proposed intelligent algorithms to solve these complex copper strip optimization models. The research results of this project will deepen the bio-inspired computing theories, expand its range of applications, and improve the level of the basic theoretical research of production optimization in nonferrous metals processing industry of China.
本课题从生物建模、算法设计、理论分析和工程应用四个层面,对基于自然界蜂群智能行为的生物启发式优化理论与方法展开研究。在生物建模方面,对蜜蜂个体行为、群体交流模式和多种群协同进化进行抽象、建模与仿真;在算法设计方面,通过模拟蜂群多种智能行为,产生一系列新型智能优化算法;在理论分析方面,深入研究算法的多样性保持策略、兼顾全局与局部搜索的均衡策略以及算法参数自适应优化策略,克服早熟收敛、收敛精度差等问题;在工程应用方面,对有色加工行业高精度铜板带生产过程复杂优化问题进行深入研究并建立相应优化模型,通过模型求解验证所提出方法的有效性和可行性。本项目的研究成果将深化和丰富已有的生物启发式计算理论,扩大其应用范围,并进一步提高我国有色加工行业生产优化领域的基础理论研究水平。
[摘要]有色行业高精度铜板带加工制造具有流程长、工艺复杂等特点,因此如何应用智能方法优化高精度铜板带加工生产线管理,从而加快铜板带生产效率、提高铜板带质量和成品率、降低生产成本等具有重要意义。生物智能优化技术是受生物群体智慧行为启发,模拟群体智慧生物最优觅食行为模式和机理而形成的一类智能优化方法,在求解大规模、复杂NP难等传统算法难以解决的复杂工程优化问题时表现出了卓越的性能。本课题以智能制造模式下的高精度铜板带生产线优化管理为研究背景,应用一系列基于蜂群行为的新型生物启发式算法,重点解决了配料熔炼过程中的配料计算和熔炼过程的作业调度等问题,从而为智能制造理论提供了智能决策支持方法的应用基础研究案例,并提高了人工智能理论与方法在流程制造领域中的应用深度和广度。具体研究成果包括:建立了考虑配比、投料顺序、库存、原料成本的多目标配料优化模型;建立了考虑熔铸生产线现有生产能力和熔炼工艺,最优化承诺客户交货期的作业调度优化模型;并设计一系列新型生物启发式算法求解单、多目标高精度铜板带加工优化实例;构建了基于智能方法的高精度铜板带加工优化原型系统。
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数据更新时间:2023-05-31
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