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HSAEA算法的研究及其在过程建模中的应用

作　者: 董跃华
导　师: 李绍军
学　校: 华东理工大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: AEA 和声搜索算法 测试函数 软测量 参数估计
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 27次
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内容摘要


AEA算法(Alopex-based Evolutionary Algorithm)是在基本Alopex算法(Algorithm of Pattern Extraction)的单点迭代的基础上,结合群智能进化算法后提出的,使得变量的行走更具灵活性和随机性。虽然AEA算法在寻优质量和速度等方面体现出了一定的优势,但是仍存在着一些不足。一方面,AEA算法对于步长的给定方式不尽合理。本文提出在搜索的前期和后期,步长的跨度应进行合理的变化,以满足在搜索前期算法倾向于在更大范围内进行随机搜索,而在搜索的后期算法倾向于在全局最优的周边进行确定性搜索,但仍具有一定的可能性跳出局部最优。另一方面,在AEA算法基础上,本文引入和声搜索算法的优势,即个体之间的交流得到加强且种群的多样性得到了提高,提出HSAEA算法,并且将HSAEA算法和AEA算法在一系列的低维和高维测试函数上进行了对比测试,对比测试的结果表明HSAEA算法显著地改进了AEA算法的性能,在收敛速度以及求解的质量方面均有改进。接着,将HSAEA算法应用于乙烯裂解炉裂解深度软测量建模,仿真结果表明HSAEA算法训练得到的神经网络模型很好地反映了裂解炉的实际操作工况,模型有效地提取了裂解炉各个操作变量和裂解深度的相互影响关系,模型精度较高。最后,应用HSAEA算法对化学反应动力学参数进行估计,和以往文献中的数据相比,获得的反应动力学模型可以给出更小的实验数据拟合误差。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章 绪论  9-15
  1.1 引言  9
  1.2 典型的几种智能优化算法  9-13
    1.2.1 模拟退火算法  9-10
    1.2.2 遗传算法  10
    1.2.3 粒子群优化算法  10-11
    1.2.4 蚁群算法  11
    1.2.5 差分进化算法  11
    1.2.6 Alopex与AEA算法  11-12
    1.2.7 和声搜索算法研究概况  12-13
  1.3 本论文的主要研究内容  13-15
第2章 Alopex算法以及AEA算法  15-26
  2.1 Alopex算法原理及算法描述  15-17
    2.1.1 Alopex算法的原理分析  15-16
    2.1.2 Alopex算法的特点  16
    2.1.3 Alopex算法的研究和应用现状  16-17
  2.2 AEA(Alopex-based evolutionary algorithm)算法  17-21
    2.2.1 AEA算法原理分析  17-18
    2.2.2 AEA算法的执行步骤  18-19
    2.2.3 AEA算法的优化过程分析  19-20
    2.2.4 AEA算法的性能特点  20-21
  2.3 测试函数特点描述  21-23
  2.4 本章小结  23-26
第3章 步长改进后的AEA算法  26-40
  3.1 关于行走步长的分析  26-27
  3.2 关于AEA改进的步长给定方式中的参数分析  27-31
  3.3 步长改进后的AEA算法(SAEA)的性能测试  31-39
    3.3.1 SAEA和基本AEA算法测试条件的说明  31-32
    3.3.2 SAEA算法和基本AEA算法对于10维测试函数的优化结果  32-39
    3.3.3 SAEA算法和基本AEA算法对于30维和50维测试函数的优化结果  39
  3.4 本章小结  39-40
第4章 基于SAEA与和声搜索融合的算法HSAEA  40-51
  4.1 和声搜索算法  40-41
    4.1.1 基本和声算法的原理和特点  40
    4.1.2 和声搜索算法的步骤  40
    4.1.3 和声搜索算法的研究现状  40-41
  4.2 基于SAEA与和声搜索融合的算法HSAEA  41-43
  4.3 HSAEA算法和SAEA算法的性能对比  43-50
    4.3.1 HSAEA算法和SAEA算法对于10维测试函数的优化结果  43-50
    4.3.2 HSAEA算法和SAEA算法对于30维和50维测试函数的优化结果  50
  4.4 本章小结  50-51
第5章 HSAEA算法在过程建模中的应用  51-61
  5.1 HSAEA算法在裂解深度建模中的应用研究  51-55
    5.1.1 乙烯裂解深度的主要指标  51-52
    5.1.2 BP神经网络的结构  52-53
    5.1.3 神经网络参数在HSAEA算法中的编码  53-54
    5.1.4 裂解深度模型的仿真与测试结果分析  54-55
  5.2 利用HSAEA算法优化重油热解模型参数的研究  55-59
  5.3 本章小结  59-61
第6章 总结与展望  61-63
  6.1 本文研究工作总结  61-62
  6.2 论文展望  62-63
参考文献  63-67
致谢  67-68
作者在攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文及获奖情况  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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