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Optimization of Aluminum Electrolytic Process Parameters Based on
parallel tumbleweed algorithm
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Optimization of Aluminum Electrolytic Process Parameters Bas...
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引用
11th Joint International Information Technology and Artificial Intelligence Conference, ITAIC 2023
作者：
Minke, Huang
Information Institute
North China University of Technology Beijing China
In order to enhance the optimization capability of process parameters in aluminum electrolysis production, this paper proposes a
parallel tumbleweed algorithm
(PTA) based on
parallel
computing. The
tumbleweed
Algorith...
详细信息
ISBN: (纸本)9798350333664
In order to enhance the optimization capability of process parameters in aluminum electrolysis production, this paper proposes a
parallel tumbleweed algorithm
(PTA) based on
parallel
computing. The
tumbleweed
algorithm
(TA) is prone to local convergence during the iteration process. The PTA
algorithm
achieves
parallel
processing between populations through two communication strategies. First, the optimal values are exchanged between two subpopulations. Second, in a three-subpopulation scenario, a portion of individuals in one subpopulation is replaced with the best individuals from the other two subpopulations. These two types of exchanges allow for the transfer and sharing of the optimal values among the subpopulations. Applying PTA to solve the CEC2017 test functions and comparing it with various intelligent optimization
algorithm
s. The results show that this
algorithm
has better optimization performance and competitiveness. Finally, applying the PTA
algorithm
to the aluminum electrolysis parameter optimization problem validates the practicality of the
algorithm
. © 2023 IEEE.
关键词：
aluminum electrolysis
CEC2017
parallel tumbleweed algorithm
Parameter Optimization
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