作者：周頔能耗节能链式智能体遗传算法优化
摘要：能耗优化是一个动态优化问题，在能耗规模较大的情况下，能耗设备间与总能耗间存在一定的非线性关系，即并非每个能耗最优化能使得总的能耗最优化，因此能耗优化是一个动态非线性优化问题。对于能耗优化问题，传统的节能方法难以奏效。基于此，本文在分析目前节能方法的特点后，设计一种高效的全局优化算法——链式智能体遗传算法，可解决上述的动态非线性优化问题。为了验证本文提出的算法的优越性，将该算法用于某钢厂的电能节耗中，节耗效果明显且较稳定。实践表明，该算法具有较好的灵活性，当能耗环境和节能要求发生变化时，该算法能在不变动当前设备的前提下，动态获得较优的节能效率。
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