基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法及在乙烯聚合过程动力学参数估计中的应用

针对飞蛾火焰算法(MFO)早熟和易陷入局部最优的缺点,研究提出了一种基于多策略扰动机制的飞蛾火焰算法(MSMFO)。该算法通过莱维飞行和布朗运动两种机制的随机选择对飞蛾粒子进行重新定位,以克服种群后期多样性严重下降的缺陷。通过对8个测试函数的仿真对比,MSMFO具有更高的收敛精度和更好的全局收敛能力。将MSMFO算法用于工业乙烯聚合过程动力学参数估计。以聚合反应动力学参数为决策变量,模型输出的数均分子量和重均分子量与实际值之间的相对误差平方为目标。结果证明,MSMFO算法具有更好的收敛性。