基于粒子群算法的重油热解模型参数估计

• 作者: 关治洪 廖锐全 张顶学
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 惯性权重 种群多样性 重油热解 参数估计
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TE624.3|TP301.6
• 字数: 4415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2008.02.023

摘要

针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出了一种根据种群多样性测度动态改变惯性权重系数的自适应粒子群算法,该算法能够平衡算法的全局探索和局部开发能力,不仅有效地避免早熟,而且具有较快的收敛速度.两个经典的测试函数的仿真结果表明了算法的有效性.将改进的粒子群算法应用于重油热解模型参数估计中,效果明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关治洪	华中科技大学控制科学与工程系	87	970	16.0	27.0
2	廖锐全	长江大学石油工程学院	65	362	10.0	16.0
3	张顶学	长江大学石油工程学院	13	251	7.0	13.0