模拟退火粒子群算法在化工过程综合中的应用
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
模拟退火粒子群算法在化工过程综合中的应用
李学文;金思毅;陶少辉
【期刊名称】《青岛科技大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2011(032)001
【摘要】A hybrid particle swarm optimizaiton algorithm (PSO) based on Simulated Annealing (SA) is introduced for solving chemical process synthesis problems. Because the PSO algorithm has a slow convergence speed and is easy to drop into a local minimum, the SA is integrated into the PSO to effectively avoid the local minimum by Metropolis rule and improve evolutionary rate during temperature decreasing procedures.The simulated annealing particle swarm algorithm is applied to a heat exchanger design example and a reactor network synthesis problem. The calculation results have shown that the performance of the hybrid algorithm is better than that of the particle swarm optimization,and the hybrid algorithm is effective and feasible for solving chemical process synthesis problems.%将一种模拟退火粒子群算法应用于化工过程综合.由于粒子群算法后期进化速度变慢,并易陷入局部极值点,本研究将模拟退火思想应用到粒子群算法中,通过Metropolis准则提高粒子跳出局部极值的能力,并在降温过程中加快了算法后期的进化速度.模拟退火粒子群算法在换热器设计实例和反应器网络综合问题中的应用结果表明,该算法的性能较粒子群算法有了较大改善,同时也表明该算法用于求解化工过程综合问题是可行和有效的.
【总页数】5页(P80-84)
【作者】李学文;金思毅;陶少辉
【作者单位】青岛科技大学化工学院,山东,青岛,266042;青岛科技大学化工学院,山东,青岛,266042;青岛科技大学化工学院,山东,青岛,266042
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.粒子群算法在化工过程优化中的应用 [J], 常晓萍;秦建华;Yigong LOU
2.改进的自适应模拟退火算法及其在过程综合中的应用 [J], 杜红彬;薛东峰;姚平经
3.遗传规划与模拟退火的联合算法在精馏过程综合中的应用 [J], 丁丽颖;李玉刚;韩方煜
4.遗传规划与模拟退火的联合算法在精馏过程综合中的应用 [J], 丁丽颖;李丽刚;韩方煜
5.基于模拟退火的粒子群算法在函数优化中的应用 [J], 李淑香
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。