连续多蚁群算法的构建及其在过程动态优化中的应用

摘要

动态优化为过程系统工程的重要课题,现有解法存在较多不足,为此构建了连续多蚁群算法(CMACO),可直接用于由动态优化转换成的非线性规划问题.该算法克服了经典蚁群算法只适用于离散问题的局限性,以最优食物源为目标,有多个子群同时搜索.各子群的信息素呈正态分布,独立引导蚂蚁寻优.子群间又相互交流,协同搜索,并逐轮调整子群规模、分布中心和宽度.在可行区域内既全面探索,又加强挖掘,提高了全局优化的性能和速率.将其用于Park-Ramirez和Lee-Ramirez生物反应器的补料流率优化,在优化结果和计算代价上都有一定的优势.