Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2016-09-05

Journal: 化工进展

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 35

Issue: 9

Page Number: 2663-2669

ISSN: 1000-6613

Key Words: 全局优化;改进的混沌粒子群遗传算法;混沌序列;计算精度;收敛速度

Abstract: 结合遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）的优点以及混沌运动的特性，提出了加入混沌扰动的混沌粒子群遗传算法（DCPSO-GA），并使用5个高维非线性测试函数考察全局优化混合算法的性能。DCPSO-GA解决了在寻优搜索时出现的停滞现象，扩大了全局优化的搜索空间，丰富了粒子的多样性，且不需要函数梯度信息。测试结果证明，针对本文的5个测试函数DCPSO-GA能找到全局最优解，其收敛速度很快，大大减少了计算量。而且，经过与其他相关算法比较可知，当总的目标函数调用次数较接近或更少时，改进算法不论在计算精度还是收敛速度上，均有很大的提高。并将DCPSO-GA算法应用到重油裂解参数估计和预测中，测试结果证明，其提高了参数估计和预测的准确性，降低了误差，能有效找到全局最优解，收敛速度快，大大减少计算量。