遗传算法与神经网络结合优化露天矿卡车调度
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更新于2024-09-04
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"基于遗传算法的神经网络在露天矿卡车调度系统优化中的应用研究,通过结合两种优化方法的优势,提出了一种新的集成求解策略,旨在解决露天矿卡车调度的复杂优化问题。文章以实例展示了这种方法的有效性,并为类似问题的解决提供了研究借鉴。"
文章深入探讨了遗传算法和神经网络在优化领域的应用。遗传算法是一种模仿生物进化过程的全局优化算法,通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最佳解决方案。尽管遗传算法在全局搜索能力上表现出色,但它的局限性在于处理层次化问题和动态可变性方面。相反,神经网络则擅长于学习和模式识别,但可能陷入局部最优。
针对这两种方法的特点,文章提出了将遗传算法和神经网络集成的策略,利用遗传算法的全局搜索能力来克服神经网络可能遇到的局部最优问题。这种方法的实施包括遗传算法的初始化、选择、交叉和变异等步骤,以及神经网络的学习和调整过程。
在实际应用中,作者以抚顺西露天矿的卡车调度问题为例,证明了这种集成方法在解决卡车调度系统优化问题上的有效性。通过计算机控制的卡车调度系统,不仅可以提高矿山设备利用率和产量,还能够实时监控设备状态,预防故障,确保矿石开采质量和调度控制,进一步提升生产效率,减少资源消耗。
此外,文章还提到了遗传算法和神经网络集成方法的潜在挑战,如遗传算法的数学基础薄弱,以及在实际应用中的不足和缺陷。尽管如此,这一集成策略仍为解决复杂的卡车调度优化问题提供了有力的工具,并为未来的研究提供了方向。
关键词:遗传算法;神经网络;卡车调度优化;露天矿;全局搜索;局部最优
通过遗传算法和神经网络的结合,文章旨在为露天矿的卡车调度优化提供一种创新的解决途径,这种途径不仅能够提高矿山的生产效率,还能有效地应对调度系统中的复杂性和不确定性,对于推动矿业领域的发展具有重要意义。
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2020-10-20 上传
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2020-05-08 上传
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