进化多智能体技术在多目标优化中的应用

针对多目标优化研究中传统遗传算法存在的一些问题，引入人工智能领域新兴发展起来的多智能体技术，结合遗传算法形成进化多智能体系统来求解多目标优化问题，主要对进化多智能体系统框架、进化遗传算法进行了论述。     

RBF-MCSR方法用于二甲苯异构化装置的建模

推导了多因变量循环子空间回归 (MCSR)算法 ,并将MCSR集成于径向基网络 (RBFN)的输出端 ,由此提出了RBF—MCSR方法 ,它能表达复杂的非线性关系 ,而且在更为宽广的解空间内选取具有简明的解析形式的最优模型。将该法应用于二甲苯异构化装置 ,效果良好 ,与现有的RBF -PLSR比较 ,显示出其非线性建模的优势     

基于旋转曲面变换的粒子群优化方法

针对粒子群优化算法(PSO)应用于多极值点函数易陷入局部极小值，提出旋转曲面变换(RST)方法.该方法通过将被优化函数映射到一个同胚曲面上，使当前局部极小点变换为全局最大点，并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的数值不变.当检测到陷入局部极小时，根据具体的优化函数，选择适当的变换参数，进行RST变换，从而得到问题的全局解.并对四个不同的测试函数进行了数值计算实验.结果表明，对于高维函数，当迭代步数相同时，旋转曲面变换粒子群优化算法与其他两种粒子群优化算法相比，具有稳定性要好，收敛速度快.     

最小二乘样条和油品蒸馏数据的方程拟合

计算技术在炼油工程中的应用要求将油品蒸馏数据以方程形式表达。本文评述了已有的几类表达形式,指出它们都不能满意地拟合各种油品。作者介绍了最小二乘样条的原理,给出了用幂样条拟合实验数据的具体步骤。然后以一系列国产油品蒸馏数据为对象,试验了样条拟合方法。大量计算结果说明,幂样条有灵活地拟合任意分布形状数据点的优点。将它应用于拟合油品蒸馏数据时,剩余平方和较小。而且从初馏点到终馏点,在全部温度区间内都能均匀地拟合实验数据,远优于其它拟合方程。最小二乘样条可用于工程和科学工作中各种难以处理的实验数据。     

模拟移动床分离过程数学模型

本文用平衡级的方法建立了描述液相床层浓度分布的数学模型.考虑到模拟移动床与真正逆流移动床的区别,在每个平衡级引入一股返流液,以此来抵偿模拟移动床各个塔节换阀引起的液体步进效应.这个平衡级模型能在一般的微型计算机上运算.计算结果与生产装置现场测定值能很好地吻合.     

混沌粒子群算法及其在生化过程动态优化中的应用

化工过程的动态优化,大多较为复杂,有相当的难度.新近发展的粒子群优化算法,基于群智能机理,适于求解连续问题,但它不具备遍历特性,影响了全局搜索能力.本文拟引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,使其更全面地获取目标函数的有用信息,并反映到逐代更新的个体极值和群体极值中,可更有效地带领粒子群移向最优解,提高了全局搜优效率.由此构建为混沌粒子群算法,经多个性能测试,表明其搜索能力优于经典粒子群算法,引入混沌机制是有效的.将其用于Park-Ramirez生物反应器补料流率的动态优化,也取得了满意的效果.     

基于Java的嵌入式系统开发平台设计与实现

设计开发了基于Java技术的嵌入式系统开发平台．介绍了该平台的软硬件结构、功能、关键技术及其特点．实际应用表明，使用该平台使嵌入式系统容易实现网络的集成，容易实现系统功能扩展，提高系统开发效率，缩短开发周期．     

保留复杂化学模式特征的映射及其应用

提出一种保留模式特征的映射算法,并具体应用于高维的、分量间存在复共线性的复杂化学模式特征的映射,取得良好效果。算法首先提取能最大限度表达复杂化学模式特征的特征变量,并进而采用自组织映射算法将由特征变量组成的特征模式映射到低维空间,使自组织映射结果平面能直观地显示复杂化学模式的特征。算法在具体应用过程中根据复杂化学模式样本的特性,提出了主成分特征映射和分类相关成分特征映射算法。     

化工企业优化多智能体系统的通信机制与协调规则

分析了用于复杂化工企业生产优化的多智能体系统。采取将大部分运算时间用于各智能体自身的局部优化求解，而只花少量时间将优化任务和局部优化结果通过网络进行交换作为基本准则，提出了适合化工企业多层优化多智能体系统的通信机制与协调规则。     

支持向量回归估计性能分析

本文对支持向量机用于回归估计进行了详细的性能分析,得出了不敏感系数、惩罚因子和核函数及其参数是影响支持向量机回归估计性能的主要因素。不敏感系数可控制模型的泛化推广能力,其值的确定应考虑样本可能带有的噪声分布状况,惩罚因子可控制拟合曲线复杂性,核函数宽度系数可影响回归曲线光滑程度。因此,在采用支持向量机回归建模时,应根据建模对象选定合适的参数值,以保证回归建模效果。最后通过对原油实沸点蒸馏曲线的拟合问题验证了分析结果,为进一步研究确定SVM参数的优化方法打下了基础。