基于改進人工魚群算法的化工過程優(yōu)化.pdf

1、化工過程存在很多待優(yōu)化問題，但是往往都比較復雜。并且隨著化工過程規(guī)模的日益擴大，目標函數(shù)變得愈加復雜，同時自變量和約束條件的數(shù)目也更多，利用以往的優(yōu)化算法很難解決。人工魚群算法(AFSA)是智能計算研究領域的一個新方向，不僅為復雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的解決提供了一種新理論，而且給化工過程優(yōu)化問題的解決提供了一種新思路。
　　圍繞AFSA，本文主要開展了以下工作:
　　(1)簡述了化工優(yōu)化過程的發(fā)展歷程和所面臨的巨大挑戰(zhàn)，最優(yōu)化問題的

2、概念、分類，優(yōu)化算法的發(fā)展概況以及目前常見的幾種智能優(yōu)化算法等。
　　(2)介紹了基本AFSA，包括算法的提出背景，人工魚的結構，及其基本行為描述、行為選擇和算法的尋優(yōu)原理等。同時，對AFSA的研究概況做了一些綜述。
　　(3)通過若干個實驗，分析了基本AFSA當中各個參數(shù)對算法的影響。針對AFSA的不足之處，對其進行分析改進，提出了一種可以自動地獲取虛擬人工魚視覺感知范圍與前進步長的改進人工魚群算法(IAFSA)。再利用經(jīng)