基于迭代的遗传算法和蚁群算法研究（可复制论文）.pdf

摘要化工过稃在严格意义上是状态变量随时问的严谨、空间的转移而发生改变的动态过程。动态过程由微分方程或差分方程描述,称为动态模型。动态优化就是对动态模型中的操作变量实施控制,使得过程的性能指标达到最优。对于少许复杂的动态优化问题,一般不能得到解析解,通常是在庞特里亚金极大值原理霍贝尔曼最佳原理的基础上采用数值方法以分段阶梯函数来逼近最优控制轨线,包括最速下降法、共轭梯度法、动念规划方法等。新型的智能仿生算法在动念优化问题中的应用也逐渐增多。动态规划与智能仿生算法尤其适用于梯度信息不可得的情况。单一的优化方法用于不同情况下的化工动态优化问题未必可行有效,为此本文针对具体情况,提出了两种解法的集成策略。集成策略的基本思想是把原问题分解为一系列的子问题,并采用合适的方法优化之。针对边值无约束且系统的梯度信息不可得的情况,在分析迭代动态规划法土律惴ㄓ帕拥幕∩咸岢鼋ǖ枷胗胍糯ú僮骰蛞先貉坝挪作相结合,构建迭代遗传算法偷先核惴与将一个连续的问题转化为一系列的离散问题,同时具备土律惴ǖ挠点,无需离散化状态变量,且仅在有限个的离散值中寻优,克服了前两者的不足。已成功地将隝τ糜谏锓从ζ饔呕挠呕抡嬖怂憬峁庞文献值,且收敛更快。关键词:集成策略;遗传算法;蚁群算法
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警一鲁巴一簈垡毫盟:一:穂弧:第滦髀动态过程与动态优化冀一巨/,,丁硎痉从Φ木晕露。任何一个化蹋友细褚庖迳辖玻且桓龆墓獭K蕉蹋就是描述过程的状态变量钊缥锪吓ǘ取⑽露取⒀沽Α⒘髁俊⒁何坏随时间的演进、空间的转移而发生改变的过程。描述动态过程的数学模型称为动态模型,通常为一组微分方程或差分方程。随时间演进的动态过程,典型者如间歇反应器。例如:设在一个全混反应器中发生如下反应:狟—珹是原料,悄勘瓴铮珻是副产物。反应出..式描述“J畆莆6P汀式中巴、W刺淞浚直鸨硎続、呐ǘ龋鞫ρР问随空间转移的动态过程,典型者如平推流管式反应器、管式换热器。例如:设在某管式反应器中,在两种催化剂的作用下发生如下反应:歉产物、悄勘瓴,反应遵从的动力学方程如..式。J’称为动态模型。—粃骸一式中、%直鹞狝、呐ǘ确致剩瑉为管式反应器距离入口的长度,“硎镜谝恢执呋恋暮浚匀唬啊。动态优化问题,就是控制动态模型诙呕侍庵谐莆W刺匠方程组中的控制变量蚪凶霾僮鞅淞,使过程的某个指标达到最优。例如:控制..,淖畲笈ǘ龋枚钣呕.
葜荩%琺叫工,住舅,“琭】出“·害动态优化问题的一般解析方法②ā潭ǎ虎不给定、。无约束;④桓ā⒐‘畉..‘,琿与动态优化问题相对应的是静态优化问题,⋯。其中,』玉,,⋯荘维向量,强尚杏颉6呕刖蔡呕那别就在于:在于:①动态优化的目标函数是一个泛函,静态优化的目标函数是一个一般意义上的函数。②静态优化的解是多维空间中的点,而动态优化的解则是曲线或曲面。在用数值方法求解动态优化问题时,一般均需要离散化时间区问形成离散时间的动态系统,此时求解各时间区间上最优控制策略,等同于一个静态优化问题。因此,静态优化方法可以扩展用于动态优化问题。当然动态优化问题的求解往往会涉及众多更为复杂方面,需作专门的分析和讨论。动态优化问题按照变分法可以分为四种基本类型:①ā,拊际本二青将以最简单的终端状态无约束、终端时间给定的动态优化问题为例简要说明它的一般解法。。其巾,悄勘旰瑇是状态变量,“是控制变量,侵斩耸笨蹋是函数向量,,ù笾翟淼慕夥..、
一一一一塞叫碱删;羽%矿。圳斜并#】,嫩ィ眤譡,“耭协塑:一塑:一竺塑:求解动态优化问题的解析解的一般方法有变分法或贝尔曼最佳原理。变分法将原动态系统扩展为系统,通过求解式..姆匠套榛竦最佳的控制轨线的解析解“甲,“五琜,“】侧式..校琀是系统的函数,ù笾翟由式扑阕罴训目刂乒煜摺.