基于改进多目标差分进化算法的诺西肽发酵过程优化

• 作者: 何大阔 牛大鹏 王福利 贾明兴
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 诺西肽发酵 多目标优化 差分进化算法 自适应变异算子 混沌迁移算子
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 505-508
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

诺西肽发酵存在着产量较低和生产效率不高的问题,多目标优化是解决此类问题的有效途径.将差分进化算法引入多目标优化,构建了改进的多目标差分进化算法(IDEMO).根据Pareto优劣等级和拥挤距离对种群进行选择操作,并引入自适应变异算子和混沌迁移算子以改善算法性能.在诺西肽分批发酵动力学模型的基础上建立了多目标优化的模型,并利用IDEMO对此优化问题进行了求解,优化结果表明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福利	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	200	3025	30.0	44.0
5	牛大鹏	东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室	12	59	4.0	7.0
9	何大阔	东北大学信息科学与工程学院	61	1000	19.0	29.0
10	贾明兴	东北大学信息科学与工程学院	32	423	10.0	20.0