【摘 要】
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针对钢铁工业中高炉煤气（blast furnace gas,BFG）系统的调度问题,提出了一种基于动态贝叶斯（dynamic Bayesian network,DBN）和改进的多目标差分进化（improved multi-objective dif
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473056,61533005,61522304,U1560102);国家科技支撑计划(2015BAF22B01)项目
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针对钢铁工业中高炉煤气（blast furnace gas,BFG）系统的调度问题,提出了一种基于动态贝叶斯（dynamic Bayesian network,DBN）和改进的多目标差分进化（improved multi-objective differential evolution,IMODE）算法的BFG系统调度方法。考虑到BFG系统的动态特性和时间预测模型的输出不确定性,采用基于因果关系的DBN算法对BFG系统的煤气柜建立模型,并以煤气柜快速达到期望值且具有较大的调节余量为优化目标。在优化调度时,
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