化工学报 ›› 2012, Vol. 63 ›› Issue (3): 841-850.DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2012.03.024
彭鑫,祁荣宾,杜文莉,钱锋
PENG Xin,QI Rongbin,DU Wenli,QIAN Feng
摘要: 智能优化算法在动态优化问题的求解中,一方面可以一定的概率收敛到全局最优,避免局部极值而得到了广泛应用;但另一方面,基于随机机制的仿生智能算法也面临收敛速度慢、寻优效率较低的瓶颈,限制了其工业实时应用的场合。为此,从提高智能优化算法在动态优化问题的求解效率出发,提出了一种改进的基于知识引导的进化算法结构,主要包括候选控制策略-时域与控制域的离散策略、知识库空间的进化、知识引导的种群进化。该算法分别在批式反应器等4个典型化工动态优化问题上进行了仿真验证,计算结果表明,该方法能够以较小的种群规模通过知识的引导,以较少的计算代价找到较好的全局解,有效提高了算法的收敛效率。
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