一种基于Alopex的参数自适应进化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种基于Alopex的参数自适应进化算法(SaAEA)。SaAEA算法将进化分为两个层面,即种群个体利用AEA算法进化,算法参数利用粒子群算法进化,实现参数的自适应调整。并将差分算法中使用的交叉操作引入到AEA算法以改善种群多样性。SaAEA算法在14个典型测试函数上进行了测试,测试结果表明,与基本的AEA算法相比,SaAEA算法寻优性能有了较大的提高,获得的解的质量和收敛速度均有明显提高。最后,将SaAEA算法应用于乙烯裂解深度神经网络软测量建模,得到的模型有较好的泛化能力。     

基于改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量

针对氧化铝蒸发过程铝酸钠溶液浓度难以在线检测问题,提出了改进差分进化和最小二乘支持向量机的铝酸钠溶液浓度软测量建模方法。首先基于灰色关联分析和核主成分分析确定模型的输入变量,再用改进差分进化算法的最小二乘支持向量机构建软测量模型。并与DE-LSSVM软测量模型进行比较;最后应用蒸发过程生产数据进行验证,结果表明,新模型具有更好的学习能力和泛化性能且预测精度更高,可为蒸发过程操作优化提供必要的指导。     

基于智能集成优化的合成塔入口氨含量软测量

文化算法主要由种群空间和信念空间构成,两个空间共同进化来模拟人类文化的进化过程。提出一种智能集成优化算法,将遗传算法、粒子群优化算法应用到文化算法框架中,并与神经网络相结合,构造一种智能集成网络模型,并将其应用到合成塔入口氨含量软测量建模。结合实际工艺,对所建软测量模型进行仿真研究。研究结果表明,该模型的性能优于传统BP神经网络模型、遗传神经网络模型和粒子群神经网络模型,具有较高的精度和良好的应用前景。     

基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模

针对乙烯生产过程中,用传统方法难以直接完成对乙烯收率的在线测量的问题,提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,建立了乙烯收率软测量建模。改进算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用粒子群算法和差分进化算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子进行算法局部收敛性判断,通过两个群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对高维复杂函数寻优测试表明,算法的整体优化性能均强于基本粒子群算法和差分进化算法。应用结果表明,基于改进算法的软测量模型具有测量精度较高、泛化性能较好等优点。     

基于群体信息挖掘的协同差分进化算法及其应用

为了提高差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种基于群体信息挖掘的协同差分进化算法。该算法首先利用协同进化的思想,将种群分解成不同的子种群,每个子种群采用不同的差分策略进行独立的差分和交叉操作,再将各个子种群合并成一个种群,并根据每个个体的适应度值挑选出最优个体;为了提高差分进化算法的局部搜索能力,引入了多元回归分析和模式搜索算法,对于整个种群,利用最小二乘法求得种群的寻优方向信息,并以此来指导种群中的每一个个体进行模式搜索。仿真试验和在精对苯二甲酸生产过程对羧基苯甲醛含量软测量模型参数估计中的实际应用表明：该算法的性能比传统的差分进化算法有较大的提高,取得了较好的效果。     

基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法。该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用"软约束"思想编码控制序列,采用"种群产生"-"控制域进化"-"种群寻优"迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程。由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率。通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性。     

基于Alopex的进化算法及其在乙炔加氢反应器建模中的应用

分析进化优化算法的共性,参考Alopex优化思想提出一种新的进化优化算法.给出该算法的具体步骤,将该算法与标准粒子群算法、遗传算法和差分算法在性能上做了仿真时比,并将其应用于乙炔加氢反应器出口乙炔浓度软测量的建模中.这种新的优化算法具有全局收敛能力,并具有较快的收敛速度.对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:新算法具有较强的全局搜索能力,特别是对易于陷入局部最优的多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题.     

基于优进策略的差分进化算法及其化工应用

鉴于常规差分进化算法容易“早熟”,全局寻优能力有待提高,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作,以提高寻优性能.设计了单纯形寻优操作和重布操作,并调整有关概率等.测试表明新算法的全局寻优性能有明显改善,已成功地应用于铯-铷-钒系低温硫酸催化剂上SO2氧化反应模型参数的估计,效果良好.     

基于Kriging的差分进化算法及其在苯乙烯流程优化中的应用

自适应差分进化算法基于个体生成策略和控制参数自适应,无须人为设置参数,对问题有较好的适应性,但其收敛速度和精度有待提高。将具有较高预测精度的Kriging模型应用于自适应差分进化算法中,建立跟随种群变化的Kriging模型,通过模型极值点与种群最优个体竞争,对种群产生扰动,影响种群进化过程,改善算法的收敛速度和寻优性能。对10个典型测试函数的测试结果表明,该算法较标准和自适应差分进化算法收敛速度加快,收敛精度提高,且具有更好的稳定性。将基于Kriging的差分进化算法应用于苯乙烯装置的流程优化,操作运行费用显著降低。     

基于改进BP神经元网络的软测量技术

针对基本BP神经元网络建立软测量模型所存在的几个问题：例如基本BP算法收敛速度较慢而且泛化能力较低等。本文尝试提出了变尺度与变步长相结合的改进BP神经网络软测量建模方法,以提高软测量模型的训练速度和外推能力,为软测量技术的在线应用提供更大的方便。实验结果表明：该改进BP神经元网络软测量建模方法在训练速度和外推能力方面有较大改善。     

免疫文化算法及其在乙烯裂解炉故障诊断中的应用

引言迄今为止,科研人员已经根据生物进化的机理提出很多用以解决复杂优化问题的方法,如遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等。然而这些传统的进化算法只提供有限的或者隐性关于种群个体经验的知识表示和保存机制,这就让研究人员开始寻找一种利用显性机制来获取并保存种群进化求解知识和经验。在人类学的角度上,文化通常被看成是保存信     

DESIGNING PID CONTROLLERS WITH A MINIMUM IAE CRITERION BY A DIFFERENTIAL EVOLUTION ALGORITHM

Although the integral of absolute error (IAE) has long been used as a performance measure for controller evaluation, a systematic approach is still lacking for the design of optimal PID controller with the minimum IAE performance criterion. This may be ascribed to the nonsmoothness of the IAE objective function and the lack of closed-form expression for the IAE performance index. In this paper, we propose the use of a differential evolution algorithm (DEA) to design a minimum-IAE PID controller to overcome the nondifferentiability of the IAE objective function. To achieve also a specified least relative stability margin and least damping ratio, the D-partition technique is used to identify the allowable domain in the tuning parameter space. Three examples are provided to illustrate the effectiveness of the DEA.     

Quantitative Monitoring of the Amidation Reaction Between Coconut Oil and Diethanolamine by Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared Spectrometry

An analytical procedure was developed to monitor the batch reaction of coconut oil and diethanolamine which also would determine the cocodiethanolamide (CDEA) content of the final product. The method was based on attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectrometry utilizing partial least squares regression. The calibration was modeled in the 1,781–1,714 and 1,658–1,639 cm⁻¹ spectral regions for coconut oil and CDEA respectively. The models were then applied to predict the amidation process yield and to monitor the in situ kinetics of reactions between coconut oil and DEA. The root mean square error of prediction was 0.590 and 0.336 for coconut oil and CDEA respectively. The proposed method can also be successfully applied to the determination of purity in commercial grade CDEA samples and would give reliable results in comparison with the potentiometric titration reference method.

基于优进策略的遗传算法对重油热解模型参数的估计

针对常规遗传算法全局寻优效率偏低的弱点，提出了一种优进策略，用以改进常规遗传算法。该策略将从繁衍过程中获取进化信息，自适应地改进子代分布，适时引入确定性操作，以提高全局寻优性能。提出的相关技术包括维持种群的多样性、改进交叉算子、增加Powell寻优算子等。实例测试表明这种优进策略效果良好，并已成功地应用于重油热解三集总动力学复杂数学模型的非线性参数估计。     

A novel 3-layer mixed cultural evolutionary optimization framework for optimal operation of syngas production in a Texaco coal-water slurry gasifier☆

Optimizing operational parameters for syngas production of Texaco coal-water slurry gasifier studied in this paper is a complicated nonlinear constrained problem concerning 3 BP (Error Back Propagation) neural networks. To solve this model, a new 3-layer cultural evolving algorithm framework which has a population space, a medium space and a belief space is firstly conceived. Standard differential evolution algorithm (DE), genetic algorithm (GA), and parti-cle swarm optimization algorithm (PSO) are embedded in this framework to build 3-layer mixed cultural DE/GA/PSO (3LM-CDE, 3LM-CGA, and 3LM-CPSO) algorithms. The accuracy and efficiency of the proposed hybrid algo-rithms are firstly tested in 20 benchmark nonlinear constrained functions. Then, the operational optimization model for syngas production in a Texaco coal-water slurry gasifier of a real-world chemical plant is solved effective-ly. The simulation results are encouraging that the 3-layer cultural algorithm evolving framework suggests ways in which the performance of DE, GA, PSO and other population-based evolutionary algorithms (EAs) can be improved, and the optimal operational parameters based on 3LM-CDE algorithm of the syngas production in the Texaco coal-water slurry gasifier shows outstanding computing results than actual industry use and other algorithms.     

改进的差分进化算法及在聚丙烯牌号切换优化中的应用

针对差分进化算法早熟问题,提出一种改进差分进化算法,采用动态缩放因子解决优化过程中的变量约束问题,在进化过程中自动地调整控制参数取值以保证变量约束条件;引入聚集度作为参数评估种群分布的密集程度,增加一种新的变异算子在进化过程中根据聚集度情况对部分个体进行后续变异操作,适时调整种群分布,提高种群多样性,增强全局搜索能力。建立了聚丙烯牌号切换优化模型并将改进的差分进化算法应用于牌号切换优化模型的求解,仿真实验结果表明改进的差分进化算法在全局搜索能力和搜索效率两个方面有较大提高。