【摘 要】
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In recent years, immune genetic algorithm (IGA) is gaining popularity for finding the optimal solution of non-linear optimization problems encountered in many engineering applications. In IGA, the mut
【机 构】
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Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, E
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In recent years, immune genetic algorithm (IGA) is gaining popularity for finding the optimal solution of non-linear optimization problems encountered in many engineering applications. In IGA, the mutation factor values are either fixed or change together according to a function of the individual’s current generation number during all the search process. However, IGA with deterministic mutation factor suffers from the problem of premature convergence. A modified self-adaptive immune genetic algorithm (MSIGA) with two memory bases, in which immune concepts are applied to determine the mutation parameters, is proposed to strengthen the searching ability of the algorithm and maintain population diversity. Performance comparisons with other well-known population-based iterative algorithms show that the proposed method can quickly converge to the global optimum and overcome premature problem. Then, this algorithm is applied to optimize a feed forward neural network to measure the content of products in the combust ion side reaction of p-xylene oxidation, and satisfactory results are obtained.
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针对超临界参数机组多变量耦合和非线性的特点，提出一种以煤耗最小化为目标的广义预测控制策略(GPC)，并分别采用线性规划(LP)与目标规划(GP)进行稳态目标计算。仿真研究结果表明，在不需要目标协调时，GP+GPC与LP+GPC具有相同的性能曲线，能够在基本控制目标实现的前提下，有效地降低生产煤耗，并具有一定的鲁棒性；而在需要目标协调时，GP+GPC能协调好控制目标与经济优化指标之间的优先级关系。
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