【英文题名】
Intelligent Modeling Methods Based on Evolutionary Algorithms for Complex Chemical Processes and the Applications
【作者】
许伟 ;
【导师】
顾幸生 ;
【学位授予单位】
华东理工大学 ;
【学科专业名称】
控制理论与控制工程
【学位年度】
2011
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
华东理工大学
【网络出版投稿时间】
2011-04-08
【基金】
863高技术;国家自然科学;
【关键词】
建模 ;
优化 ;
合成氨 ;
粒子群优化算法 ;
差分进化算法 ;
文化算法 ;
【英文关键词】
Modeling ;
Optimization ;
Ammonia Synthesis ;
Particle Swarm Optimization ;
Differential Evolution ;
Cultural Algorithm ;
【中文摘要】
化学工业是国民经济的支柱行业,关系到人们日常生产、生活的各个领域。由于本身的复杂性,化工过程的建模与优化方法研究已越来越受到人们的关注。模型性能的好坏直接影响到过程的控制品质,优化对挖掘生产潜能、提高生产效率、降低能耗起着非常重要的作用。然而,传统方法在解决复杂化工问题时并不令人满意。本文针对合成氨等复杂的化工过程,研究了神经网络(NN)、支持向量机(SVM)等智能建模方法以及粒子群优化算法(PSO)等进化方法,建立了过程的相关数学模型并提出了几种改进的智能优化算法。本文的主要研究成果如下：
(1)为了克服粒子群优化算法(PSO)和差分进化算法(DE)易早熟收敛的问题,将粒子群优化和差分进化相结合,对差分进化算法的选择操作中被舍弃的试验个体加以利用,提出了一种预交叉差分进化操作粒子群优化算法(PSOPDE)。该算法为个体提供了两种完全不同的搜索方式,以增加种群找到更优解的概率。同时,由于选择操作中被舍弃的试验个体具有较高的多样性,因此在差分进化计算之前,将其与经过粒子群优化更新后的个体进行预先交叉,增加了整个种群的多样性。通过大量仿真实验,研究和分析了算法的几个关键参数的选取。典型测试函数的仿真结果表...
【英文摘要】
Chemical industry is the foundation of our national economy, having respect to daily production activity and life. The modeling and optimization methods in chemical processes have drawn increasing concern because of the complexity. A model directly influences the process control performance, and the optimization plays a significant role in exploring the production potential, improving the efficiency and reducing the energy consumption. However, traditional methods are not always satisfactory in complex chem...
【更新日期】
2011-06-13
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