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混合优化人工免疫网络用于过程动态优化 总被引:3,自引:1,他引:2
常见的用于求解过程动态优化的方法局部寻优能力强,易陷入局部点;而优化人工免疫网络虽局部寻优能力弱,但不易陷入局部点.针对这些方法的不足,提出了一种新的算法--混合优化人工免疫网络,将优化人工免疫网络植入局部寻优操作和二次响应机制,应用于Park-Ramirez和Lee-Ramirez生物反应器,此算法能以较少的计算代价搜索到最佳控制策略.将其用于模型参数发生变化的Lee Ramirez生物反应器,实验结果表明,此算法的二次响应机制可以节省85%的评价次数. 相似文献
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带或不带化学反应的相平衡计算为化学、化工领域的重要课题;可将其转换为带有约束的Gibbs自由能最小化问题。常用的序贯二次规划(SQP)收敛速度快;但依赖初始值;易陷入局部极小。人工免疫算法(AIS)具有全局寻优功能;但局部搜优性能差;收敛速度很慢;甚难找到痕量解。为此;在AIS算法中引入SQP操作;汲取两者的优点;构建混合免疫算法(HAIS)。还将相平衡的物质的量变量转换为摩尔分数;并采用适当策略处理约束;以基本可行解为基础;快速生成满足约束的抗体;以提高HAIS的操作速率。多个相平衡实例应用表明HAIS性能良好;优于其他方法(SQP;AIS)。 相似文献
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状态变量带约束的过程动态优化问题是化工系统工程的重要课题,有一定的难度。通过将其转换为等价的非线性规划后,可采用元启发式方法求解。人工免疫系统的克隆选择算法(CSA)简练易用,全局搜索性能良好,但局部寻优能力较弱,且无处理约束的机制。为此,拟引入免疫网络自学习算子,均匀设计方法,以及目标与约束分离的处理机制,构建改进的克隆选择算法(ICSA),并将其用于状态变量带约束的间歇反应器和乙醇生物反应器的动态优化等实例,效果良好。试验结果表明三种策略有效地改进了CSA的性能,使ICSA能以较少的计算代价搜索到较优的控制策略。 相似文献
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针对传统处理多产品多步骤多设备零等待的间歇过程调度方法(MMMSZ)只适用于求解小型问题的这一特点,构建了多产品克隆选择算法(MCSA).该算法从生产计划出发,生成较优的生产方案和各种全产品批次,并以全产品批次作为抗体,调用改进的克隆选择算法进行优化,其适用面宽,搜索空间大,能有效地处理约束,适用于规模不很大的问题.对于大规模问题,可基于周期调度策略,开发大规模多产品克隆选择算法(LMCSA),以克服维数灾难.将它们用于2个间歇调度示例,实验结果表明,2种算法能在合理的时间内给出较优解,综合性能良好. 相似文献
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