基于改进多目标粒子群优化算法的发酵过程补料优化控制

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的发酵过程补料优化控制方法,并将该方法用于工业酵母发酵过程补料速率的优化控制。改进的MOPSO算法利用约束违反程度信息修正种群的学习进化公式,减缓了部分粒子在约束边界附近的飞行速度,提高了算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进的MOPSO算法能够获得最优的补料轨迹,有效地实现了工业酵母发酵过程补料速率的多目标优化控制     

基于改进粒子群算法的诺西肽发酵过程优化

在诺西肽补料分批发酵动力学模型的基础上建立了诺西肽发酵过程产量优化模型,根据发酵工艺选取了决策变量,并确定了变量的边界约束范围.针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易于陷入局部最优的问题,利用混沌序列具有随机性和遍历性的特点,引入混沌迁移算子,提出了一种改进的粒子群算法.利用改进算法对所建立的诺西肽发酵优化模型进行求解,大大提高了最终产物的产量,证明了所提改进粒子群算法的有效性.     

多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

基于多目标粒子群算法的卫星结构动力学优化

针对卫星结构的多目标动力学优化问题,在其优化过程中建立了一种多目标粒子群优化(MOPSO)算法.该算法采用惯性权重递减策略,对违反约束的粒子给予不同惩罚,并在算法后期引入变异算子,增强种群的多样性,使算法更好地进行全局寻优.结合支持向量机近似模型,将MOPSO方法用于卫星结构动力学优化,并与多目标遗传算法(NSGA-II)的结果进行了对比.数值结果表明,MOPSO可以有效地搜寻优化问题的Pareto前沿,具有良好的分散度和均匀性.     

改进MOQPSO算法的多平台多武器火力分配

针对多目标粒子群优化算法在求解火力分配过程中容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的多目标量子粒子群优化（Multi Objective Quantum Behaved Particle Swarm Optimization, MOQPSO）算法。通过改进编码方式、修改位置更新公式、引入高斯变异和更新外部档案等方法，使该算法适于求解多平台多武器火力分配多目标优化模型。对规模不同的2个作战想定分别采用改进MOQPSO算法和MOPSO算法进行求解。对多目标优化与单目标优化模型的收敛性能进行了比较。仿真结果表明：改进MOQPSO算法比MOPSO算法运算速度提高6倍左右，所求Pareto解的收敛精度更高、多样性更好，验证了所提算法的有效性和优越性。     

基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点,提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。首先,建立了有综合透气性、烧结终点两个目标的优化模型。接着,通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法,以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量,提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后,利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明,所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。     

舰船特装器材多目标优化配置方法

 针对舰船海上执行任务期间随舰特装器材的保障问题,研究了特装器材的多目标优化配置方法。结合舰船特装器材保障的实际特点,以器材的体积、质量、费用为约束条件,以保障概率和利用率为优化目标,建立多目标多约束特装器材优化配置模型,并改进多目标粒子群算法,保证全局范围粒子多样性,避免算法过快收敛,以求得全局最优解。通过实例对比改进粒子群算法与标准算法的计算结果,分析不同指标权重比组合下的最优配置方案、不同约束条件下的多目标变化趋势,证明了改进粒子群算法的稳定性和多目标优化模型的实用性。     

基于Maximin的动态种群多目标粒子群算法

针对粒子群优化算法在处理多目标函数优化问题的过程中,往往会出现局部收敛现象,在MOPSO算法基础上提出了一种新的多目标粒子群优化算法.该算法在运行过程中采用动态调整粒子群种群数目的方式使粒子摆脱局部最优解对其的吸引;同时为了克服粒子种群多样性降低带来的影响,将粒子的相对适应度方差引入到Maximin计算公式中.然后基于Pareto最优的概念,利用方差Maximin策略来评价最优解,并保存在可变的外部精英集中,以保证结果的分布性良好.最后,该方法在仿真中取得了良好效果,可以更广泛地应用到复杂工业多目标优化领域中.     

改进差分进化算法及其在发酵优化中的应用

针对发酵过程的补料优化问题,提出一种改进的差分进化算法.为了克服基本差分进化算法在全局最优点附近搜索速度较慢、精度较低的缺点,引入单纯形加速算子以提高算法收敛速度,而针对算法易过早收敛的缺点引入混沌迁移算子,以提高算法种群多样度,增强算法跳出局部最优解的能力.对于有约束优化问题,利用3个准则进行选择操作,使求得的最优解满足约束条件.将改进的算法用于某一类补料分批发酵过程,提高了发酵最终产物产量,表明了该算法的有效性.     

基于粒子群优化算法的微生物发酵过程控制

微生物发酵是一类典型的生化反应过程,在各个工业领域的应用都很广泛。针对微生物发酵中的溶解氧浓度、pH和发酵温度彳4用粒子群优化算法的基本原理和算法流程,阐述了基于粒子群优化算法的微生物发酵控制．而后用硬件电路设计实现了微生物发酵过程的控制。实践表明,该控制方法对微生物发酵过程控制性能优良,提高了发酵精度,控制效果显著。     

基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明:与NSGA-II和自适应差分进化算法(SADE-εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。     

基于改进粒子群算法的海洋钻机系统布局优化

为提高海洋钻机的工作效率和平台的空间利用率,应用改进的粒子群算法对海洋钻机系统进行布局优化研究。针对多目标、多约束的钻机系统布局优化问题,建立钻机系统布局优化数学模型,应用多目标粒子群算法直接求解,得出相应的最优解集。利用线性加权法将多目标转变为单目标进行求解分析,针对单目标粒子群算法的缺点,基于约束条件、惯性权重以及遗传算法的选择和杂交对粒子群算法进行改进,完成不同改进算法的测试实验。结果表明,在应用粒子群算法求解布局问题时将约束条件作为目标函数、单独引入遗传算法的杂交思想求解速度和精度更好。提出的基于杂交的动态惯性权重粒子群算法的布局优化问题求解性能更优,得到的优化方案符合海洋钻井作业要求且占用甲板面积较小。     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

有毒重气泄漏事故的应急资源调度

针对有毒重气泄漏事故具有发生的突然性、危害的严重性等特点。建立了以应急加权总时间、应急总成本最小化为目标的多需求点、多供应点、多物资类型的优化调度模型。为了增强模型的实用性,增加了对车辆载重及最优路径选择的考虑。利用改进了的Dijkstra算法,将其作为多目标粒子群算法(MOPSO)的子算法对模型进行求解。针对MOPSO算法易陷入局部最优解的缺点,对惯性权重的更新方式进行了设计,增强了算法的全局搜索能力,同时在对粒子进行选择操作时借鉴了自适应网格法的思想,丰富了粒子群的多样性。最后,通过一个仿真实验验证了所提模型及算法的有效性。     

一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。     

改进的多目标混合整数优化算法及其在蒸汽动力系统优化中的应用

为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)的收敛性和多样性,以及增加多目标粒子群算法的适用范围,提出了一种ε约束处理混合三点随机Gbest选择多目标粒子群(ε-TMOPSO)算法。采用一种全新的三点随机Gbest选择机制,用粒子与档案集中非支配解的欧氏距离最近、最远以及处于中间位置的3个粒子构建一个备选池,然后随机选择一个粒子作为Gbest,提高算法的收敛性和多样性;采用改进的带松弛阶段ε约束处理机制处理约束条件,在前期允许加入部分优秀的不可行解,提高算法跳出局部最优的能力;融入Sigmoid函数离散变量编码处理机制,使算法能够处理混合整数问题,增加算法的适用范围。通过测试函数仿真,与EM-MOPSO、NSGA2以及SNSGA算法进行对比,结果表明本文算法在收敛性和分布性上有一定的优势。将该算法应用于乙烯装置蒸汽动力系统优化中取得了较好的效果,进一步证明了该算法的有效性。     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

基于偏好的多目标粒子群优化的结晶器预测控制

针对结晶器出口温度和液位控制问题,提出了一种基于改进的偏好多目标粒子群优化的非线性预测控制算法（IMPSO-NPC）。改进的偏好多目标粒子群优化算法（IP-MPSO）将参考点偏好算法和参考区域偏好算法融合在一起,在参考点和参考区移动过程中动态调整参考区,控制解集的偏好范围。另外,为了选取粒子群全局最优粒子,提出一种球扇占优的策略,提高了粒子群的搜索能力。将改进算法应用于结晶器的控制过程,仿真结果证明了其有效性和可行性。     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.     

基于改进CMOPSO挠性卫星姿态机动路径优化

针对挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的路径优化问题,研究了一种基于云多目标粒子群算法(CMOPSO)的姿态机动路径优化方法.为了解决云多目标粒子群算法寻优初期可能出现粒子陷入局部最优的问题,提出了一种随迭代次数呈反正切函数变化调整惯性权重的改进云多目标粒子群算法.针对挠性卫星大角度姿态机动问题,考虑挠性卫星姿态机动过程中角加速度和角速度的限制,建立了姿态机动路径参数的多目标优化模型,并采用改进的CMOPSO进行优化.仿真结果验证了所提改进的云多目标粒子群算法在挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的有效性.