电弧炉供电优化：改进多目标粒子群算法的应用

"这篇论文是2011年发表在《控制理论与应用》杂志第28卷第10期的一篇工程技术论文，由冯琳、毛志忠和袁平共同撰写，研究了电弧炉供电优化问题。作者提出了一种改进的多目标粒子群优化算法（CRMOPSO），旨在解决炼钢过程中的供电效率问题。" 正文: 在炼钢过程中，电弧炉的供电优化是一个关键问题，因为它直接影响到能源消耗、冶炼时间和炉衬寿命。传统的多目标粒子群优化算法（MOPSO）在处理这类复杂问题时可能存在搜索速度慢、精度低以及早熟收敛的问题。针对这些问题，论文提出了一种名为CRMOPSO的改进算法。 CRMOPSO算法的核心改进包括以下几个方面： 1. **约束处理**：通过引入约束条件满意度函数并采用加权求和策略，将实际的约束条件转化为一个优化目标。这种方法有助于在满足工艺限制的同时寻找最优解。 2. **变区域加速算子**：为了提升算法的收敛速度和精度，论文引入了变区域加速算子。这种算子能够动态调整粒子的搜索范围，使得算法在全局和局部搜索之间找到平衡，从而提高优化性能。 3. **混沌算子**：考虑到MOPSO易陷入早熟收敛的问题，研究者采用了混沌算子增强算法的局部搜索能力。混沌算子的随机性和遍历性可以打破算法的局部最优，帮助算法跳出局部陷阱，进一步提高全局搜索效率。 4. **受约束的竞争选择机制（RCS）小生境技术**：在进化过程中，通过RCS小生境技术保持种群多样性。这种机制允许具有相似解决方案的粒子在特定区域内竞争，防止算法过早收敛到单一解，从而维持种群的多样性，有利于发现更多的潜在最优解。 最后，作者建立了一个新的供电多目标优化模型，并将CRMOPSO应用于该模型，以优化电弧炉的供电过程。结果表明，该算法能有效减少电量消耗，缩短冶炼时间，并延长炉衬的使用寿命，验证了CRMOPSO算法在实际问题中的有效性。 关键词涵盖了粒子群算法、多目标优化、供电曲线优化、变区域加速算子和混沌算子，这些是该研究的关键技术和方法。该论文的研究成果对电弧炉供电系统的优化设计和钢铁生产过程的能源效率提升具有重要参考价值。