蝗虫优化算法的改进及其在化工过程建模中的应用

发布时间：2023-12-04 18:24

　　蝗虫优化算法是受蝗虫的行为特征启发而提出的一类仿生优化算法。作为群智能优化算法的成员,蝗虫优化算法具有结构简易、操作简单以及容易与其它群智能优化算法结合的优点。但是,蝗虫优化算法也存在收敛速度慢,搜索精度不足等缺点。本文在前人的基础上,对蝗虫优化算法进行改进研究,并用于求解化工过程建模的优化问题。本文的主要工作如下:(1)提出了一种改进的自适应蝗虫优化算法。该算法采用余弦自适应策略,引入协同进化策略来减少对于种群初始化的依赖性,引入高斯变异算子来增加种群的多样性,通过典型测试函数的寻优验证了该算法的有效性。(2)提出了 一种具有反馈机制的蝗虫优化算法。该算法在保留余弦自适应策略的基础上,引入反馈调节,根据种群的进化率调节控制参数c,引入灰狼优化算法中的精英个体概念和动态种群进化操作来增强算法的搜索能力。通过典型测试函数的寻优实验结果验证了该算法改进的有效性。(3)提出了一种混合的蝗虫优化算法。该算法将改进的自适应蝗虫优化算法和具有反馈机制的蝗虫优化算法相结合。通过典型测试函数的寻优实验结果验证了混合算法的有效性。将该算法用于延迟焦化过程和流化催化裂化的反应再生过程的非参数建模研究。仿真...

【文章页数】：107 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
所用外文符号和缩写表
第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 蝗虫优化算法
        1.2.1 蝗虫优化算法概述
        1.2.2 基本的蝗虫优化算法
        1.2.3 蝗虫优化算法的优缺点
        1.2.4 蝗虫优化算法研究进展
    1.3 蝗虫优化算法的应用
    1.4 化工过程建模简介
    1.5 本文的主要研究内容
第2章 改进的自适应蝗虫优化算法
    2.1 引言
    2.2 改进策略
        2.2.1 余弦自适应策略
        2.2.2 种群协同进化
        2.2.3 高斯变异
        2.2.4 IGOA步骤与流程
    2.3 算法性能对比与分析
        2.3.1 测试函数信息
        2.3.2 实验结果对比及分析
    2.4 小结
第3章 反馈机制的蝗虫优化算法
    3.1 引言
    3.2 具有反馈机制的蝗虫优化算法
        3.2.1 反馈机制
        3.2.2 灰狼优化算法
        3.2.3 动态种群进化思想
        3.2.4 EGOA实现步骤
    3.3 算法性能测试及分析
        3.3.1 测试函数信息
        3.3.2 实验结果对比及分析
    3.4 小结
第4章 混合优化算法的化工过程建模
    4.1 引言
    4.2 混合蝗虫优化算法
        4.2.1 混合机制
        4.2.2 HGOA实现步骤
        4.2.3 测试函数实验及分析
    4.3 前馈网络介绍与化工建模问题求解
        4.3.1 延迟焦化过程
        4.3.2 基于参数迭代的支持向量回归机及建模分析
        4.3.3 流化催化裂化反应再生器概述
        4.3.4 极限学习机概述及预测分析
    4.4 小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文工作总结
    5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间主要的研究成果
作者简介



本文编号：3870469