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刊名：化工学报

发表时间：2005-12-01

摘要:

经典蚁群优化(ACO)算法搜优效率高,但只适用于求解组合优化等离散问题.以搜索最优食物源为目标,并引入进化规划(EP)简洁的进化机制,用以改造ACO,使之适于连续问题.又将蚁群分工为全局和局部蚂蚁,分别引领个体进行全局探索式和局部挖掘式寻优,并在各个体上释放信息素,供蚁群共享,由此继承了ACO正反馈、互激励的优点,并在优进策略的支持下,构建为EP-ACO算法.经复杂测试函数的优化检验,显示出EP-ACO适于连续问题,且全局搜优效率高,对高维问题适应性强.将EP-ACO应用于二甲苯异构化装置的操作优化,取得了良好的效果,与其他方法相比,优越性明显.

蚁群优化进化规划信息素优进策略二甲苯异构化

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2.【期刊】基于优进策略的差分进化算法及其化工应用

作者：俞欢军吴晓华方强陈德钊

刊名：化工学报

发表时间：2004-04-01

摘要:

鉴于常规差分进化算法容易"早熟",全局寻优能力有待提高,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作,以提高寻优性能.设计了单纯形寻优操作和重布操作,并调整有关概率等.测试表明新算法的全局寻优性能有明显改善,已成功地应用于铯-铷-钒系低温硫酸催化剂上SO2氧化反应模型参数的估计,效果良好.

差分进化优进策略化学反应速率参数估计建模

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3.【期刊】广义回归神经网络的改进及在延迟焦化建模中的应用

作者：俞欢军吴晓华郝鑫陈德钊

刊名：化工学报

发表时间：2004-04-01

摘要:

广义回归神经网络(GRNN)具有明确的概率意义,其参数大多能自动确定,仅光滑因子参数需优化估值.采用优进遗传算法(EGA),将确定性与随机性寻优操作相融合,实现了高效全局搜优,它所基于的优进策略包括设计Powell寻优算子、改进交叉算子、自适应地调整交叉率和变异率等.以推广能力作为优化目标,所建的GRNN有很强的非线性拟合能力和优良的预报性能,将其成功地为延迟焦化过程建模,与径向基网络(RBFN)等相比,显示了明显的优势.

广义回归神经网络优进策略遗传算法延迟焦化非线性建模

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4.【期刊】改进的全息搜索策略及其在化工优化中的应用

作者：刘化章郑启富

刊名：化工学报

发表时间：2006-10-01

摘要:

全息搜索策略遗传算法优进策略反应动力学参数估计渣油加氢精制

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5.【期刊】基于优进策略的遗传算法对重油热解模型参数的估计

作者：宋晓峰陈德钊胡上序肖家治刘福洲

刊名：高校化学工程学报

发表时间：2003-04-01

摘要:

针对常规遗传算法全局寻优效率偏低的弱点,提出了一种优进策略,用以改进常规遗传算法.该策略将从繁衍过程中获取进化信息,自适应地改进子代分布,适时引入确定性操作,以提高全局寻优性能.提出的相关技术包括维持种群的多样性、改进交叉算子、增加Powell寻优算子等.实例测试表明这种优进策略效果良好,并已成功地应用于重油热解三集总动力学复杂数学模型的非线性参数估计.

优进策略遗传算法重油热解非线性参数估计

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被引 56

6.【期刊】优化的径向基-循环子空间网络为药物定量构效关系建模

作者：李剑陈德钊吴晓华叶子清

刊名：分析化学

发表时间：2005-06-01

摘要:

径向基-循环子空间回归(RBF-CSR)网络,保留了径向基-偏最小二乘(RBF-PLS)网络的优点,且可在更广的范围内选择最优模型,但仍存在着参数难以确定,计算量大等问题.对此,本研究兼顾网络模型的拟合与预测性能,采用具有高效全局搜优能力的优进遗传算法(EGA)优化网络参数,构建为EGA-RBF-CSR方法,并将其成功应用于苯乙酰胺类除草剂的构效关系(QSAR)建模,效果良好,显示出很强的学习能力,所建模型具有良好的预报性能和稳定性,并优于其他方法.

径向基网络遗传算法优进策略循环子空间回归定量构效关系参数优化

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被引 6

7.【期刊】基于EGA的RBF-PLS方法为脉冲萃取过程建模

作者：何朝军陈德钊

刊名：高校化学工程学报

发表时间：2005-03-01

摘要:

针对径向基网络(RBFN)结构与参数难以确定的问题,在分析径向基函数-偏最小二乘(RBF-PLS)方法的基础上,提出以模型拟合和预报性能为目标,同时优选RBF的宽度参数和PLS成分数,并设计了基于优进策略的遗传算法(EGA)实施优化.EGA增加了模式搜索寻优算子,对交叉算子作了改进,自适应地调整交叉率和变异率,由此形成EGA-RBF-PLS方法,并将它应用于回收ε -己内酰胺的脉冲萃取过程.它工作量小,效果良好,所建模型的拟合和预报性能明显优于近似机理模型和其它RBFN模型,稳健性也更好.

径向基网络偏最小二乘回归优进策略遗传算法脉冲萃取

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被引 2

8.【期刊】优进策略支持的进化规划估计反应动力学参数

作者：张兵陈德钊饶骏

刊名：高校化学工程学报

发表时间：2004-05-01

摘要:

为准确估计反应动力学参数,在分析确定性优化方法与进化算法特性的基础上,提出了一种由优进策略支持的进化规划方法(EEP),它将确定性寻优的两点梯度法(TPG)引入随机的进化规划算法(EP)中.EEP将依概率调用TPG寻优操作,并相应地调整原有的随机性操作,包括简化变异操作、改进选择操作.测试结果表明EEP克服了TPG与EP的缺点,发扬了二者的优点,具有良好的全局寻优性能.将EEP方法成功地应用于2-氯苯酚在超临界水中氧化反应动力学参数的估计,效果良好,与其它方法相比,结果有所改进,显示出EEP方法的优越性.

优进策略进化规划 2-氯苯酚超临界水氧化动力学参数估计

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被引 14

9.【期刊】广义回归神经网络模型在短期电力负荷预测中的应用研究

作者：谷志红牛东晓王会青

刊名：中国电力

发表时间：2006-04-01

摘要:

介绍了广义回归神经网络(GRNN)的基本理论,指出其回归的实质就是对平滑参数的优化.考虑到常规差分进化算法容易"早熟",全局寻优效率偏低,提出了基于优进策略的差分进化算法,利用种群繁衍的有用信息改进子代分布,并引入确定性寻优操作,实现了高效全局搜优.以推广能力作为优化目标,所建的GRNN有很强的非线性拟合能力和优良的预报性能,将其成功地为短期电力负荷预测建模,获得了满意的预测结果.

负荷预测广义回归神经网络差分进化算法优进策略

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被引 71

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