CAJ | 학술논문

在现有自适应粒子群优化算法的研究基础上本文引入1种反弹机制(Rebound Mechanism)，提出了1种改进的粒子群算法——反弹自适应粒子群优化算法。RAPSO能在搜索过程中充分利用粒子的飞行速度和方向等信息(下文称为动量信息)，维持粒子的多样性以提升算法的搜索性能。通过比较，本文提出的RAPSO在一定程度上改进了现有的自适应粒子群算法的优化性能。运用RAPSO对催化裂化装置进行优化试验，其结果表明无论在单变量优化还是在多变量优化中，该装置的转化率都得到了一定程度的提高。
재현유자괄응입자군우화산법적연구기출상본문인입1충반탄궤제(Rebound Mechanism)，제출료1충개진적입자군산법——반탄자괄응입자군우화산법。RAPSO능재수색과정중충분이용입자적비행속도화방향등신식(하문칭위동량신식)，유지입자적다양성이제승산법적수색성능。통과비교，본문제출적RAPSO재일정정도상개진료현유적자괄응입자군산법적우화성능。운용RAPSO대최화열화장치진행우화시험，기결과표명무론재단변량우화환시재다변량우화중，해장치적전화솔도득도료일정정도적제고。