改进鲸鱼优化算法及其在渣油加氢参数优化的应用

• 作者: 杜文莉 杨明磊 许瑜飞 钟伟民 钱锋
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 算法 鲸鱼优化算法 渣油加氢 动力学模型 参数估值 优化
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 891-899
• 页数: 9页
• 分类号: TE624
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20171128

摘要

针对智能优化算法在处理非线性优化问题中存在的容易陷入局部最优和收敛精度差等问题,提出了一种基于结合差分进化和精英反向学习的改进鲸鱼算法(DEOBWOA).该算法引入对立搜索初始化、精英反向学习,并结合差分进化进行变异修正,显著有效地提高WOA算法的收敛精度和收敛速度,提高其跳出局部最优的能力.之后采用8个标准测试函数进行仿真实验,结果表明:DEOBWOA算法与标准WOA、HCLPSO、DE算法相比,全局搜索能力和收敛速度都有较大提升.最后建立了渣油加氢动力学模型,考虑到渣油加氢过程中存在诸多典型的非线性约束问题,以某炼化厂渣油加氢装置为例,应用DEOBWOA对渣油加氢反应动力学模型参数进行优化,结果表明该算法能较好地处理实际工程优化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	223	3004	26.0	44.0
2	杜文莉	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	46	449	11.0	20.0
3	钟伟民	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	35	268	10.0	14.0
4	杨明磊	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	10	53	4.0	7.0
5	许瑜飞	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	17	1.0	1.0