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多目标粒子群算法用于补料分批生化反应器动态多目标优化被引量：20: 2007年; 多目标优化是过程系统工程的重要课题,通常以加权或约束方式将其转换为单一目标,未能反映多目标间的复杂关系,不利于随时根据需求作出有效的决策。基于群智能的粒子群算法具有全局优化性能,且易于实现。为使其适于多目标优化,应拓展功能,实施改造。以Pareto支配概念评价种群个体的优劣,设计了确定局部最优点和全局最优点的操作。又利用各粒子的局部最优点信息进行速度更新,以加强种群的多样性,避免因早熟而陷于局部最优。还设置了外部优解库,并通过分散度计算,以适当的策略进行更新,使之逐步均匀地逼近于Pareto最优解集。由此构建一种多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOP-SO),并用于补料分批生化反应器的动态多目标优化,取得了满意的结果。可基于所搜得的Pareto最优解集,分析目标间的关系,为合理决策提供有效的支持。经与NSGA-II比较,MOPSO算法具有更为优良的性能。; 贺益君俞欢军成飙陈德钊; 关键词：多目标粒子群算法 PARETO最优集动态优化

两种随机优化算法的改进及其化工应用研究: 在过去的30年中,能源价格持续增长,环境控制日益严格,产品竞争趋于全球化,面对这些压力,优化技术是企业降低成本提高效益的一个有效技术.从产品设计到供应链管理,优化技术可以应用于化工过程的每一个层次.然而物质能量转化过程内...; 成飙; 关键词：遗传算法粒子群算法全局优化组合优化相平衡; 文献传递

基于混合粒子群算法的复杂相平衡计算方法被引量：1: 2008年; 对于含有两个部分互溶液相的相平衡问题,采用经典方法收敛困难或易陷于平凡解。为此根据最小Gibbs自由能原理,提出采用混合粒子群算法搜索全局最优解,计算得到系统的最小Gibbs自由能状态,实现复杂相平衡计算。通过改建目标函数,减少计算量,并引入组分相分率,将物料平衡约束转换为规范型立方空间的优化问题,适于粒子群算法搜索。在常规粒子群算法中引入Nelder-Mead单纯形操作,可显著提高搜优的速率和精度。将其应用于甲苯-水-苯胺液液平衡和苯-乙腈-水汽液液平衡计算,取得了良好的效果。; 成飙陈德钊; 关键词：相平衡吉布斯自由能全局优化粒子群算法单纯形算法

RBF-CSR-EHCGA模型及其在脉冲萃取中的应用被引量：1: 2005年; 径向基函数循环子空间回归(RBFCSR)是一种有效的非线性网络模型,以高斯条为基函数,性能更优,但其参数多,且难以选定,将显著影响模型性能.为此,本文提出基于优进策略的混合编码遗传算法(EHCGA),以不同的方式为各类参数编码,并引入确定性的Powell算子,提高全局搜优效率.EHCGA算法以模型预报性能为目标,优选参数,以此建立RBFCSREHCGA模型,它的预报精度高、稳定性良好.已成功应用于回收己内酰胺的脉冲萃取过程建模,效果良好,明显优于其他网络模型,也优于近似机理模型.; 成飙陈德钊吴晓华; 关键词：径向基函数遗传算法脉冲萃取参数优化

基于LCPSO算法的相稳定性判别: 2007年; 相稳定性判别为相平衡计算的基本课题,常采用Gibbs自由能曲面与切平面的距离函数(TPDF)最小化方法求解。对于强非理想体系,或在高压条件下,其TPDF表现出复杂形态,有平凡解和多极值,传统方法难以求得满足约束的全局最小值,从而导致判别失误。粒子群算法(PSO)虽有全局优化性能,但也会陷于局部极小,且缺少约束处理机制。为此,分析了PSO内在蕴含的线性特点,在种群初化、粒子运动等环节提出应对策略,构建线性约束粒子群算法(LCPSO),确保种群在可行空间内搜索。还增设调变参数、局部加速等措施,以兼顾算法的全面探测和细化挖掘的能力,提高其全局优化效能。经多个实例的测试表明,LCPSO适用面广,既可用于超额自由能、状态方程等各类热力学模型,又能克服混合模型一阶不连续的困难,应用范围从液液相分裂拓展到汽液液相分裂。与确定性全局算法IN/GB相比,LCPSO速率高,效果好,尤对多元体系更具优势。; 成飙郑启富陈德钊贺益君; 关键词：相稳定性相平衡全局优化粒子群

基于移动窗口-迭代遗传算法的近红外光谱波长选择方法被引量：21: 2006年; 光谱样本数据常会受到环境噪声和其它组分的干扰,应作波长选择,以提高分析精度。近红外光谱谱区宽,搜索空间过大,难以直接采用遗传算法进行波长选择。为此本研究提出先用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)从宽谱区中初选出信息区间,再采用改进的迭代遗传算法(IGA)从中选出最优的信息子区间。MWPLS用移动窗口沿全谱区扫描,对信息区间的定位效果好,而IGA将顾及光谱数据的连续相关特性,运行多轮GA,并以上轮选择结果平滑处理后作为先验知识支持下轮的种群初始化。由此选出的连续相邻的波长点作为自变量,进行PLS建模,既可显著地简化模型,又保留一定的数据冗余,模型的稳健性好,分析精度高。将其用于小麦水分的近红外分析,效果良好,预测性能明显优于其它方法。; 成飙陈德钊吴晓华; 关键词：近红外光谱波长选择偏最小二乘遗传算法

基于迭代初始化遗传算法的光谱波段选择及其在感冒液多组分测定中的应用被引量：16: 2006年; 光谱数据用于多元校正时,组分间的交互作用会使部分波段与组分浓度呈非线性关系,在用偏最小二乘法(PLSR)建模前,宜作波长筛选。基于迭代初始化的遗传算法(IRGA)将运行多轮GA,递归地以上轮结果作为先验知识支持下轮的初始化,并对入选波长点的统计频率进行平滑处理,由此可高效地从全谱中选出校正性能良好的波段,筛选结果稳定。入选波段对全谱既作了适当简化,又充分保留了有效信息。再采用PLSR建模,模型更具稳健性。将该法用于感冒液的五组分测定,与全谱建模法相比,其预测性能和稳健性有显著提高。; 成飙吴晓华陈德钊; 关键词：遗传算法波长选择偏最小二乘多组分

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成飙