19670.基于動態(tài)粒子群算法的流程雁陣實時進化方法

1、北京化工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均己在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。儲虢蠱重吼關(guān)于論文使用授權(quán)的說明砂匠、西、；7砂岱、心、；f學(xué)位論文作者完全了解北京化工大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校

2、攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬北京化工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。非保密論文注釋：本學(xué)位論文不屬于保密范圍，適用本授權(quán)書。作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：逑!塹型日期：趁!皇!!復(fù)：墨2I摘要基于動態(tài)粒子群算法的流程雁陣實時進化方法摘要流程雁陣(ProcessGooseQueue，P

3、GQ)采用了基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的尋優(yōu)方式，對工藝模型依賴性強，并且，在對流程雁陣陣形進行調(diào)整期間，無法對其它擾動進行有效地反應(yīng)，從而影響整體優(yōu)化目標(biāo)的實現(xiàn)。針對此類問題，論文進行了以下研究：首先，受動態(tài)多峰函數(shù)優(yōu)化的思路的啟發(fā)，提出了一種基于熵模型的動態(tài)粒子群算法，利用熵模型公式來克服粒子群算法中容易陷入局部極值的缺點。算法包括空間等分機制，多樣性增加機制，動態(tài)檢測機制。并且對動態(tài)多峰經(jīng)典問題進行了模擬，以此證實了算法的可行性。其次，將基于熵

4、模型的動態(tài)粒子群算法應(yīng)用于多級雁陣優(yōu)化算法中，熵模型可以檢測粒子的分散程度，提高了流程雁陣尋優(yōu)的精度。在每個流程雁陣優(yōu)化過程中將粒子群算法的迭代次數(shù)等分，在每個迭代區(qū)間完成后執(zhí)行動態(tài)檢測機制，實時檢測是否發(fā)生新的擾動。從而，克服了流程雁陣無法對新的擾動做出反應(yīng)的缺點。最后，采用了TE過程進行仿真實驗，利用流程雁陣分解協(xié)調(diào)機制建立了多級流程雁陣系統(tǒng)，通過動態(tài)粒子群算法進行進化尋優(yōu)，以保證過程的經(jīng)濟成本最小化。另外，在連續(xù)發(fā)生擾動的情況下，