一种铜电解生产过程的多目标量子粒子群优化

为解决铜电解生产过程能耗高的问题,采用机理和辨识混合建模方法建立铜电解过程多目标优化模型。针对量子粒子群算法求解多目标优化问题存在的多样性差、分布不均甚至局部收敛的问题,提出了一种基于信息熵和混沌变异的改进多目标量子粒子群算法,对测试函数的计算结果表明所提出算法在求解分布性方面要明显优于其他经典算法。利用改进算法在给定电价和分时电价情况下进行铜电解过程多目标优化仿真,获得了生产工艺参数的最优组合,有效的降低能耗,为电解铜的生产过程优化提供了详细的指导和理论依据。     

航空发动机性能仿真的分群量子粒子群算法

针对传统迭代方法求解航空发动机模型非线性方程组存在受初值影响不易收敛的问题,采用量子粒子群算法求解.为解决算法的局部收敛现象,设计一种分群量子粒子群算法:将种群分为多个分群,每个分群在各自全局极值的引导下搜索解空间不同区域,并对精英解集定期更新.对测试方程组的求解表明分群机制能有效提高量子粒子群算法的搜索性能和收敛速度.运用改进算法对某型混合排气涡扇发动机模型进行仿真求解,得到了满意的结果.     

一种极坐标下的改进多目标粒子群优化

对现有多目标粒子群优化算法的全局最优解选择机制进行分析,指出其不足。在此基础上设计一种全新的极坐标下的选择机制:利用极坐标下解和粒子的角度信息计算适应度角度,选择适应度角度最大的解作为粒子的全局最优解。并针对多目标粒子群优化算法在迭代后期收敛变慢的问题改进位置更新公式:将位置更新过程产生的中间点也作为粒子新位置的候选解,有效提高算法收敛速度。对测试函数的仿真试验表明,所提出的改进算法在解集的分布性和收敛性上较其它典型算法有明显提高。