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基于优进策略的差分进化算法及其化工应用  
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【英文题名】 Differential Evolution Algorithm Base on Eugenic Strategy and Application to Chemical Engineering
【作者】 方强;
【导师】 陈德钊;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 化学工程
【学位年度】 2004
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2004-04-21
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 优进策略; 差分进化算法; 单纯形; 方差分析; 化工建模; 参数估计;
【英文关键词】 differential evolution; eugenic strategy; parameter estimation; chemical engineering; modeling; analysis of variance; Simple Searching method;
【中文摘要】 建立准确的模型对化学工程的理论研究和实际应用都有重要的意义。由于很多化工对象都比较复杂,而且机理也不甚明了,因此,很难直接通过机理建立准确的模型。另一方面,完全的经验模型太依赖于样本数据,当样本数据不足,或者包含有噪音,粗差等,无法准确全面地反映建模对象的特性时,就会降低模型的可靠性,甚至违反对象的机理。机理分析与经验分析相结合的方法建模可以较好地解决上述两类方法的不足,一方面由理论分析得到一定程度的简化机理方程,另一方面采集实际观测数据,然后采用优化方法确定其中的模型中的参数,共同建立可靠的模型。本文重点研究了基于所建模型作优化计算。主要内容有: 1) 提出了基于优进策略的差分进化算法,它是一种改进的差分进化算法。此算法不但能根据寻优过程中的信息,智能的调节算法中参数的设置。而且还加入了单纯形寻优操作和重布操作。测试函数表明此算法能有效的解决了简单差分进化算法搜优过程进展的缓慢和比较容易出现的“早熟”。同时,此算法还成功应用于化工模型中的参数估计。 2) 提出了判断种群大小的函数,此函数能有效的衡量搜优过程中是否有“早熟...
【英文摘要】 Accurate models are important to the research and application of chemical engineering. However, most problems in chemical engineering are complex and we know little about their principles. So it is difficult to build accurate models directly by the first principles. On the other hand, although the whole experimental model can be built without the principles, it completely replies on sample data. When sample data are not enough, or contain noises or aberrant data, they cannot reflect the properti...

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导师:陈德钊    导师单位:浙江大学    学位授予单位:浙江大学
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