化工学报
化工學報
화공학보
JOURNAL OF CHEMICAL INDUSY AND ENGINEERING (CHINA)
2011年
8期
2355-2359
,共5页
信息融合搜索算法%极值动力学优化算法%自适应1évy变异
信息融閤搜索算法%極值動力學優化算法%自適應1évy變異
신식융합수색산법%겁치동역학우화산법%자괄응1évy변이
提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法.新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异,利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索能力,协助IFA跳出局部极值点.将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模,实验结果表明了方法的有效性和实用性.
提齣瞭一種新的基于自適應lévy變異的極值動力學和信息融閤搜索的混閤算法.新算法將全跼搜索和跼部搜索機製有機地結閤起來,在全跼搜索過程中,信息融閤搜索算法(IFA)作為一種群智能進化算法,能夠快速地逼近近似最優解;在跼部搜索過程中,通過選擇近似解的最差組元進行自適應lévy變異,利用極值動力學算法(EO)彊大的跼部搜索能力,協助IFA跳齣跼部極值點.將其運用于超臨界水氧化去除率神經網絡軟測量建模,實驗結果錶明瞭方法的有效性和實用性.
제출료일충신적기우자괄응lévy변이적겁치동역학화신식융합수색적혼합산법.신산법장전국수색화국부수색궤제유궤지결합기래,재전국수색과정중,신식융합수색산법(IFA)작위일충군지능진화산법,능구쾌속지핍근근사최우해;재국부수색과정중,통과선택근사해적최차조원진행자괄응lévy변이,이용겁치동역학산법(EO)강대적국부수색능력,협조IFA도출국부겁치점.장기운용우초림계수양화거제솔신경망락연측량건모,실험결과표명료방법적유효성화실용성.
