基于改进粒子群算法的湿法冶金技术优化控制

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摘要：分析了湿法冶金技术的关键工艺，构建了优化控制模型，并利用自适应惯性权重和模拟退火算子对粒子群算法进行改进，对湿法冶金技术进行优化控制。仿真试验结果显示：在A风力发电场优化数据集中测试中，AIW-SAO-PSO算法迭代225次时趋于稳定，适应度值约为0.165，且迭代100次时，算法的均方根误差、平均绝对误差、相对标准偏差分别为0.008 0，0.004 5和0.971 %；在湿法冶金技术优化控制模型的寻优求解中，得到的综合效益值为1.9×105元/h，与目标期待值的绝对误差约为0.1×104元/h。（剩余8508字）