基于改進(jìn)人工魚群算法的化工過(guò)程優(yōu)化.pdf

1、化工過(guò)程存在很多待優(yōu)化問題，但是往往都比較復(fù)雜。并且隨著化工過(guò)程規(guī)模的日益擴(kuò)大，目標(biāo)函數(shù)變得愈加復(fù)雜，同時(shí)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(jì)算研究領(lǐng)域的一個(gè)新方向，不僅為復(fù)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(guò)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(jiǎn)述了化工優(yōu)化過(guò)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(jié)構(gòu)，及其基本行為描述、行為選擇和算法的尋優(yōu)原理等。同時(shí)，對(duì)AFSA的研究概況做了一些綜述。
　　(3)通過(guò)若干個(gè)實(shí)驗(yàn)，分析了基本AFSA當(dāng)中各個(gè)參數(shù)對(duì)算法的影響。針對(duì)AFSA的不足之處，對(duì)其進(jìn)行分析改進(jìn)，提出了一種可以自動(dòng)地獲取虛擬人工魚視覺感知范圍與前進(jìn)步長(zhǎng)的改進(jìn)人工魚群算法(IAFSA)。再利用經(jīng)