基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用

• 作者: 付晓刚 俞金寿
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 信息融合搜索算法 极值动力学优化算法 自适应1évy变异
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2355-2359
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2011.08.047

摘要

提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法.新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异,利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索能力,协助IFA跳出局部极值点.将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模,实验结果表明了方法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞金寿	华东理工大学自动化研究所	199	3638	32.0	51.0
2	付晓刚	上海电机学院电气学院	14	57	6.0	7.0