一种求解化工动态优化问题的迭代自适应粒子群方法

摘要：

智能优化方法因其简单、易实现且具有良好的全局搜索能力,在动态优化中的应用越来越广泛,但传统的智能方法收敛速度相对较慢.提出了一种迭代自适应粒子群优化方法(IAPSO)来求解一般的化工动态优化问题.首先通过控制变量参数化将原动态优化问题转化为非线性规划问题,再利用所提出的迭代自适应粒子群优化方法进行求解.相比传统的粒子群优化方法,该种迭代自适应粒子群优化方法具有收敛速度更快的优点,主要原因是:该算法根据粒子种群分布特性自适应调整参数;该算法通过缩减搜索空间并迭代使用粒子群算法搜索最优解.将提出的迭代自适应粒子群方法应用到多个经典动态优化问题中,测试结果表明,该方法简单、有效,精度高,且收敛速度比传统粒子群算法有显著提升.

关键词：动态、优化、迭代自适应粒子群、区域缩减、反应器

所属期刊栏目：65

分类号：TQ021.8(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金项目U1162130.supported by the National Natural Science Foundation of China U1162130

在线出版日期：2014-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1296-1302