擬生態(tài)系統(tǒng)算法及其在工業(yè)過程控制中的應(yīng)用.pdf

1、該論文研究了三種典型的擬生態(tài)系統(tǒng)算法——遺傳算法、蟻群算法、免疫算法的基本原理和特點(diǎn),在此基礎(chǔ)上,針對(duì)這些算法在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中存在的問題,提出了一系列的改進(jìn)方法,并且通過多個(gè)實(shí)際應(yīng)用問題的求解,充分驗(yàn)證了該論文對(duì)這些擬生態(tài)系統(tǒng)算法改進(jìn)的有效性和必要性.該論文主要研究成果如下:1、對(duì)遺傳算法在多目標(biāo)優(yōu)化、并行計(jì)算、混合變量類型等方面的擴(kuò)展進(jìn)行了研究.2、對(duì)擬生態(tài)系統(tǒng)算法中的蟻群算法進(jìn)行了研究.提出了一種可用于求解連續(xù)空間優(yōu)化問題的自適應(yīng)蟻

2、群算法.3、在分析了免疫系統(tǒng)疫苗接種機(jī)理的基礎(chǔ)上,提出了一種新的自識(shí)別全程免疫算法,用于求解復(fù)雜最優(yōu)化問題.4、采用該文提出的多目標(biāo)遺傳算法,研究了多缺罐連續(xù)配料過程這一混合動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)最優(yōu)控制問題的多目標(biāo)、混合動(dòng)力學(xué)的基因表達(dá)方案和控制實(shí)時(shí)性等問題,提出了求解的設(shè)計(jì)思路及實(shí)現(xiàn)方法.并以一個(gè)三罐連續(xù)配料過程為例,對(duì)該算法進(jìn)行了應(yīng)用研究.5、分析了混合生產(chǎn)調(diào)度問題的特點(diǎn)和難點(diǎn),給出了并行多目標(biāo)遺傳算法求解這一動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度的多目標(biāo)優(yōu)化問題的基