基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用

化工学报 ›› 2011, Vol. 62 ›› Issue (8): 2355-2359.

基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用

付晓刚，俞金寿

上海电机学院电气学院，上海 200240;华东理工大学自动化研究所，上海 200237

出版日期:2011-08-05 发布日期:2011-08-05

A hybrid algorithm based on extremal optimization with adaptive lévy mutation and information fashion algorithm and its applications

FU Xiaogang，YU Jinshou

Online:2011-08-05 Published:2011-08-05

摘要/Abstract

摘要：

提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法。新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来，在全局搜索过程中，信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法，能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异，利用极值动力学算法（EO)强大的局部搜索能力，协助IFA跳出局部极值点。将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模，实验结果表明了方法的有效性和实用性。

Abstract:

A hybrid algorithm based on extremal optimization(EO)with adaptive lévy mutation and information fashion algorithm(EOIFA)was proposed in this paper.It applied the idea of combination mechanism of global and local search.In the process of the global search,IFA is an evolutionary algorithm based on the difference in group that can quickly approach an approximate optimal solution.EO has powerful local search capability.During the local search,it helps IFA out of local maximum points by selecting the approximate solution of the worst element to proceed adaptive lévy mutation.The EOIFA is applied to train artificial neural network(NN)to construct a practical soft-sensor of removal efficiencies for supercritical water oxidation.The obtained results indicate that the new method proposed by this paper is feasible and effective.

中图分类号:

TP 183

付晓刚, 俞金寿. 基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用 [J]. 化工学报, 2011, 62(8): 2355-2359.

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