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1.
多目标混沌差分进化算法   总被引:12,自引:1,他引:11  
将差分进化算法用于多目标优化问题,提出了多目标混沌差分进化算法(CDEMO).该算法利用混沌序列初始化种群,并用混沌备用种群进行替换操作.该操作不仅起到了维持非劣最优解集均匀性的作用,而且增强了算法的搜索功能.对CDEMO的性能进行研究,数值实验结果表明了CDEMO的有效性.  相似文献
2.
诺西肽发酵存在着产量较低和生产效率不高的问题, 多目标优化是解决此类问题的有效途径. 将差分进化算法引入多目标优化, 构建了改进的多目标差分进化算法((IDEMO). 根据Pareto优劣等级和拥挤距离对种群进行选择操作, 并引入自适应变异算子和棍沌迁移算子以改善算法性能. 在诺西肽分批发酵动力学模型的基础上建立了多目标优化的模型, 并利用IDEMO对此优化问题进行了求解, 优化结果表明了算法的有效性.  相似文献
3.
董世建  牛大鹏  梁倩 《控制工程》2013,20(2):362-367
在分析COREX煤气压缩系统各组成部件的工作原理基础上,根据流体力学、能量守恒和质量守恒等物理学原理,建立COREX煤气压缩系统机理模型.将COREX煤气压缩系统机理模型的参数辨识问题转化为优化问题,采用差分进化算法辨识机理模型中的未知参数.由于COREX煤气压缩系统存在较多的影响因素,机理模型预测性能不精确.基于多最小二乘支持向量机补偿机理模型的误差,建立预测COREX煤气压缩系统性能的混合模型.将混合模型应用于实际的煤气压缩系统中,结果表明与机理模型相比混合模型有更高的精度和预测性能.为控制COREX煤气压缩系统稳定运行奠定了良好的基础.  相似文献
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