采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法

针对阿奎拉优化算法（AO）存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法（HAO）。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。     

年产800吨对硝基氯苯项目简介

一、产品用途与市场预测对硝基氯化苯是一种重要的有机化工原料,以它为原料可以生产对硝基酚钠、对硝基苯胺、对氨基苯甲醚、对氨基苯乙醚等化工产品。这些产品又是生产染料、农药、橡胶助剂、医药等的中间体,年产800吨对硝基氯化苯的同时,副产450吨邻硝基氯化苯,它同样是重要的有机化工原料。可以制造邻硝基苯酚、邻硝基苯胺、邻氨基苯酚、邻苯二胺、邻硝基苯甲醚、邻氨基苯乙醚等化工产品。这些产品在精细化工领域中具有广泛     

采用多模式飞行的乌鸦搜索算法

针对乌鸦搜索算法（CSA）的不足,提出采用多模式飞行的乌鸦搜索算法（MFCSA）。算法基于觅食能力的强弱,将群体分成觅食能力较强和较弱两个组,觅食能力较强者采用尾随跟踪当前群体最优目标策略,在群体信息指引下飞到群体当前最优位置附近开展搜索活动,增强了算法的局部开发能力; 觅食能力较弱者采用观察和学习强者的觅食方法、遇到危险迅速飞离两种策略,前者可提升算法的全局探索能力,后者可保持种群的多样性。通过15个基准测试函数和两个工程应用问题的数值实验仿真结果表明,MFCSA在优化精度、收敛速度等方面有更好的表现,增强了规避陷入局部最优的能力,稳定性更好。