基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化OA北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
Dynamic Multi-Objective Optimization of Chemical Processes Using Constrained Bare-Bones MOPSO Algorithm
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…查看全部>>
王珊珊;杜文莉;陈旭;徐斌;钱锋
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237
信息技术与安全科学
约束处理动态多目标优化骨干粒子群算法化工过程
constraint handlingdynamic multi-objective optimizationbare-bones PSOchemical process
《华东理工大学学报（自然科学版）》 2014 (4)
449-457,9
国家自然科学基金(61222303,21276078)国家863计划(2012AA040307)教育部新世纪优秀人才计划(NCET-10-0885),上海市重点学科建设项目(B504)
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