三群粒子群优化算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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三群粒子群优化算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用

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【英文篇名】	Three Sub-swarms Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Application to Soft-sensing of Acrylonitrile Yield
【下载频次】	★★★
【作者】	吕琴梅; 徐余法; 陈国初; 俞金寿;
【英文作者】	Lü Qin-mei~1; XU Yu-fa~(1; 2); CHEN Guo-chu~1; YU Jin-shou~1(1.Research Institute of Automation; East China University of Science and Technology; Shanghai200237; China; 2.Department of Electrical Engineering; Shanghai Dianji University; Shanghai200240; China);
【作者单位】	华东理工大学自动化研究所; 华东理工大学自动化研究所上海; 上海电机学院电气工程系;
【文献出处】	信息与控制 , Information and Control, 编辑部邮箱 2006年 04期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	分群; 粒子群优化算法; 优化; 丙烯腈; 软测量;
【英文关键词】	sub-swarm; PSO(particle swarm optimization); optimization; acrylonitrile; soft-sensing;
【摘要】	提出了一种三群粒子群优化算法(THSPSO,three sub-swarm s partic le swarm optim ization).该算法将整个粒子群分为三群,第一群粒子朝全局历史最优方向飞行,第二群粒子朝着相反方向飞行,第三群粒子在全局历史最优位置周围随机飞行.分别将该算法和基本粒子群优化算法(PSO,partic le swarm optim ization)用于一些常用测试函数的优化问题;结果表明,与PSO相比,THSPSO具有更好的优化性能.然后,用THSPSO训练神经网络,并将其用于丙烯腈收率软测量建模,结果显示了三群粒子群优化算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性.yh
【英文摘要】	A three sub-swarms particle swarm optimization algorithm(THSPSO) is proposed.This algorithm divides the particles into three sub-swarms.The first sub-swarm flies toward the global historical best particle. The se-(cond sub-swarm flies) in the opposite direction.The last sub-swarm flies randomly around the global historical best particle.Both THSPSO and particle swarm optimization algorithm(PSO) are used to resolve the optimization problems of several widely used test functions,and the result shows that THSP...
【更新日期】	2006-09-07
【分类号】	TP274.4
【正文快照】	1引言(In troduction)粒子群优化算法(particle swarm optim ization al-gorithm,PSO)由Kennedy和Eberhart于1995年提出[1,2],是基于对鸟群社会行为模拟的演化算法.一群鸟在随机搜寻食物,如果这个区域里只有一块食物,那么找到食物的最简单有效的策略就是搜寻目前离食物最近的鸟

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