【摘 要】
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该文对几种新型智能优化方法进行了研究和探讨.针对当前优化方法中存在的一些问题,提出了三种新的优化方法:改进适应值函数的遗传算法、并行混沌优化方法和基于混沌优化方法
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该文对几种新型智能优化方法进行了研究和探讨.针对当前优化方法中存在的一些问题,提出了三种新的优化方法:改进适应值函数的遗传算法、并行混沌优化方法和基于混沌优化方法的神经网络,并在某炼油厂的连续催化重整装置软测量建模中得到了应用.主要研究成果如下:(1)对遗传算法的机理和过程进行分析研究.针对遗传算法易陷入"提前收敛"的现象,提出一种新的改进适应值函数的遗传算法,与前人提出的两种适应值函数相比,该方法能够较好的克服"提前收敛"现象.通过对几组测试函数的仿真研究表明,改进适应值函数的遗传算法取得了更高的优化精度.(2)在研究混沌的概念和机理以及其应用于优化问题的基础上,提出一种并行搜索的混沌优化方法--并行混沌优化方法.与李兵的混沌算法相比,该方法在几组测试函数的仿真研究中,表现出更快的搜索速度和搜索效率;尤其对复杂函数的优化问题,效果更为明显,在与遗传算法、极大值优化方法用于连续催化重整过程的仿真对照,表明该方法取得更好的结果.(3)对神经网络和混沌神经网络进行了研究,提出将混沌优化方法用于RBF神经网络权值寻优的新型混沌神经网络.在某炼油厂的重整产品辛烷值的软测量建模和待生催化剂结焦含量的软测量建模中得到了应用,仿真结果显示,该方法能够满足工业企业生产过程的需要,在连续工业过程中有良好的应用前景.
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