區(qū)間優(yōu)化控制算法及其在谷氨酸發(fā)酵過程中的應(yīng)用研究.pdf

1、區(qū)間優(yōu)化算法是一種以區(qū)間變量代替點(diǎn)變量進(jìn)行優(yōu)化的優(yōu)化方法，并且區(qū)間算法是一種確定性的全局優(yōu)化方法，它能夠有效定界函數(shù)范圍并提供數(shù)學(xué)意義上嚴(yán)格的運(yùn)算結(jié)果，另外區(qū)間可以表示數(shù)據(jù)的不確定性，這些特性使得區(qū)間方法很適于解決控制理論中的某些非線性和參數(shù)不確定性問題。利用變量最優(yōu)可行區(qū)間來代替最優(yōu)點(diǎn)，在工程實(shí)際的問題中給了我們提供更多的選擇空間，但傳統(tǒng)的區(qū)間算法存在眾多缺陷令很多人并不采用此種方法。
　　遺傳算法采用隨機(jī)搜索技術(shù)，可以大大提高

2、算法的全局搜索能力，但是這種隨機(jī)性往往使得算法陷入局部最優(yōu)，雖然現(xiàn)在對(duì)遺傳算法的改進(jìn)方式很多，但其還是一種不確定性算法，當(dāng)搜索空間較大時(shí)，對(duì)于多峰值優(yōu)化問題往往不能加以解決。因此為了克服傳統(tǒng)區(qū)間算法和遺傳算法的缺陷，利用二者的優(yōu)勢(shì)，將區(qū)間與遺傳算法相結(jié)合，得到新的混合優(yōu)化算法，并嘗試將這種混合算法應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)工業(yè)過程中。文中研究工作具體包括如下幾個(gè)方面:
　　首先，對(duì)區(qū)間分析的基本概念、基本思想進(jìn)行了詳細(xì)的介紹與總結(jié)，舉例說明這

3、種算法的求解基本過程，并介紹了其在控制理論領(lǐng)域的具體一些應(yīng)用情況。
　　然后，依照區(qū)間算法的基本思想和步驟，對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，提出一種新的算法，并10個(gè)具有各自特點(diǎn)的函數(shù)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，判斷其可靠性。
　　最后將其運(yùn)用到谷氨酸發(fā)酵過程中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立黑箱模型。根據(jù)實(shí)際要求將整個(gè)發(fā)酵過程優(yōu)化分為單目標(biāo)優(yōu)化和多目標(biāo)優(yōu)化:
　　第一，將產(chǎn)酸率作為單目標(biāo)對(duì)各個(gè)操作變量進(jìn)行優(yōu)化，得到各個(gè)變量每一時(shí)刻的最優(yōu)變化區(qū)間。