狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法研究及其在鋅凈化過(guò)程中的應(yīng)用.pdf

1、狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法(STA)作為一種新的智能優(yōu)化算法，具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、并行性好以及易于理解和實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)，在單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的求解中，已取得了很好的應(yīng)用效果。
　　論文(1)通過(guò)詳細(xì)分析STA基本原理，對(duì)算法的旋轉(zhuǎn)算子和轉(zhuǎn)移算子進(jìn)行改進(jìn)，擴(kuò)大了操作算子的搜索范圍;討論了STA的時(shí)間復(fù)雜度;研究并證明了狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的收斂性。(2)針對(duì)極譜法同時(shí)檢測(cè)多種離子濃度時(shí)的信號(hào)存在重疊峰問(wèn)題，提出了基于改進(jìn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(STAWNN)，用于

2、重疊信號(hào)的在線解析，該算法將STA用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化，避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部極值。針對(duì)極譜信號(hào)數(shù)據(jù)量大、計(jì)算復(fù)雜和信息冗余的缺點(diǎn)，研究了極譜信號(hào)特征值提取方法。該方法首先采用離散小波變換求取信號(hào)的一階導(dǎo)數(shù)，然后提取原始極譜信號(hào)和相應(yīng)一階導(dǎo)數(shù)的峰值信息作為特征點(diǎn)。用實(shí)際鋅、鈷極譜重疊信號(hào)對(duì)STAWNN進(jìn)行仿真測(cè)試，并與曲線擬合和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法進(jìn)行比較，驗(yàn)證了STAWNN的有效性。(3)通過(guò)分析多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn)，提出了多目標(biāo)狀態(tài)

3、轉(zhuǎn)移算法(MOSTA)和約束多目標(biāo)狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法(CMOSTA)。兩種算法均采用多種群的搜索策略，將Pareto非劣等級(jí)排序操作和狀態(tài)轉(zhuǎn)移算法進(jìn)行了融合，并引入變異操作用于提高解集在Pareto前沿分布的多樣性。CMOSTA進(jìn)一步結(jié)合了約束處理技術(shù)，且搜索過(guò)程中的可行解和不可行解采用不同的方法進(jìn)行排序。采用經(jīng)典多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行仿真，分別驗(yàn)證了MOSTA和CMOSTA的有效性。(4)將CMOSTA用于求解鋅粉添加量的多目標(biāo)優(yōu)化模型。并采用