基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正

发布时间：2017-06-25 04:12

  本文关键词：基于全局优化改进混沌粒子群遗传算法的物料平衡数据校正，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：结合遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点以及混沌运动的特性,提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法(DCPSO-GA),并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象,扩大了全局优化的搜索空间,丰富了粒子的多样性,且不需要函数梯度信息。测试结果证明,针对本文的5个测试函数DCPSO-GA能找到全局最优解,其收敛速度很快,大大减少了计算量。而且,经过与其他相关算法比较可知,当总的目标函数调用次数较接近或更少时,改进算法不论在计算精度还是收敛速度上,均有很大的提高。并将DCPSO-GA算法应用到重油裂解参数估计和预测中,测试结果证明,其提高了参数估计和预测的准确性,降低了误差,能有效找到全局最优解,收敛速度快,大大减少计算量。
【作者单位】： 大连理工大学化工与环境生命学部;
【关键词】： 全局优化 改进的混沌粒子群遗传算法 混沌序列 计算精度 收敛速度
【分类号】：TQ015
【正文快照】： 工程。联系人:潘艳秋,教授。E-mail yqpan@dlut.edu.cn。sequence;computational precision;rate of convergence化工过程数据校正技术,就是利用数据空间、时间的冗余性,结合各种校正算法剔除原有测量数据中的随机误差和显著误差的影响,并设法预测出未测出变量数据点。所以已

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1 鄢烈祥,麻德贤;全局优化搜索新算法——列队竞争算法(Ⅰ) 解非线性和混合整数非线性规划问题[J];化工学报;1999年05期

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本文编号：480734