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논문 기본정보
Copper Electro-refining Multi-objective Optimization Using Improved Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 系統倣眞學報 = Journal of system simulation |
| ISSN | 1004-731x, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | FENG, Shan,YANG, Xin-yi |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2014-01-01 |
| 초록 | 구리 전해(copper electrolysis) 생산 과정에서 에너지 소모가 높은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 메커니즘과 식별 혼합 모델링 방법을 사용하여 구리 전해 과정의 다목적 최적화 모델을 구축하였다. 양자 입자 군집 알고리즘을 사용하여 다목적 최적화 문제를 해결하는 것은 다양성이 낮고 분포가 불균일하며 국부적으로 수렴되는 문제가 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 정보 엔트로피(information entropy)와 혼돈 변화(chaotic mutation) 기반의 개선된 다목적 양자 입자 군집 알고리즘을 제출하였다. 테스트 함수의 계산 결과는 제출된 알고리즘이 해법의 분포 방면에서 기타 전형적인 알고리즘보다 더욱 우수한 것으로 나타났다. 개선된 알고리즘을 이용하여 정한 전기 요금과 시변적(time-varying) 전기 요금 조건에서 구리 전해 과정의 다목적 최적화 시뮬레이션을 진행하였다. 이로써 생산 공법 파라미터의 최적 조합을 얻었으며 에너지 소모를 효율적으로 낮출 수 있으므로 구리 전해 생산 과정을 최적화하는데 상세한 지침 및 이론적 정보를 제공하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART75843544 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | copper electrolysis,modeling,multi-objective optimization,quantum-behaved particle swarmoptimization,information entropy,chaotic mutation,전해 구리,모델링,다목적 최적화,양자 입자 군집,정보 엔트로피,혼돈 |