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基于募集机制的连续蚁群系统及其应用
被引量：
4
1
作者
贺益君
俞欢军
陈德钊
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期748-752,共5页
针对经典蚁群算法只适用于离散优化问题的不足,从蚂蚁觅食的生物学行为出发,以寻觅最优食物源为目标,运用蚁群的海量募集和成群募集两种机制,并结合蚂蚁的厌食现象,均衡地搜索,由此构建了适用于连续问题的蚁群优化系统(MG-CACO).经典函...
针对经典蚁群算法只适用于离散优化问题的不足,从蚂蚁觅食的生物学行为出发,以寻觅最优食物源为目标,运用蚁群的海量募集和成群募集两种机制,并结合蚂蚁的厌食现象,均衡地搜索,由此构建了适用于连续问题的蚁群优化系统(MG-CACO).经典函数的测试表明,MG-CACO的全局寻优效率高,稳健性良好,尤其对高维问题的适应性强.将MG-CACO用于二甲苯异构化装置的操作条件优化,效果令人满意,其全局寻优性能和稳定性均优于其他方法.
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关键词
蚁群优化系统
海量募集
成群
募集
厌食现象
二甲苯异构化
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职称材料
用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用
被引量：
15
2
作者
贺益君
陈德钊
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1241-1245,共5页
从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个...
从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个多目标典型函数的优化测试，验证了MO-CACO具有较强的多目标全局寻优能力，且稳健性良好，所求得的最优解集的多目标值能均匀地逼近Pareto最优前沿的各部分。将MO-CACO用于二甲苯异构化装置的操作优化，取得了满意的结果，MO-CACO可为化工过程多目标决策提供支持。
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关键词
多目标优化
PARETO最优前沿
蚁群算法
成群
募集
海量募集
二甲苯异构化
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职称材料
连续约束蚁群优化算法的构建及其在丁烯烷化过程中的应用
被引量：
12
3
作者
贺益君
陈德钊
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期1708-1713,共6页
经典蚁群系统只适用于离散问题,缺少处理约束的专门机制.基于蚁群觅食的生物学行为,以搜索最优食物源为目标,将约束纳入食物源优劣评价的启发式规则,采用成群募集和海量募集两种方式,并辅以局部搜索,以此引导蚁群寻找可行域中的最优解,...
经典蚁群系统只适用于离散问题,缺少处理约束的专门机制.基于蚁群觅食的生物学行为,以搜索最优食物源为目标,将约束纳入食物源优劣评价的启发式规则,采用成群募集和海量募集两种方式,并辅以局部搜索,以此引导蚁群寻找可行域中的最优解,构建为适用于连续约束优化问题的蚁群系统(constrainedantcolonysystem,CACS).测试实例表明,CACS具有良好的适用性及全局优化性能,将它应用于丁烯烷化过程的约束优化,取得了令人满意的结果.
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关键词
约束优化
蚁群系统
成群
募集
海量募集
启发式规则
丁烯烷化过程
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职称材料
题名
基于募集机制的连续蚁群系统及其应用
被引量：
4
1
作者
贺益君
俞欢军
陈德钊
机构
浙江大学化学工程与生物工程学系
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期748-752,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(20276063)
文摘
针对经典蚁群算法只适用于离散优化问题的不足,从蚂蚁觅食的生物学行为出发,以寻觅最优食物源为目标,运用蚁群的海量募集和成群募集两种机制,并结合蚂蚁的厌食现象,均衡地搜索,由此构建了适用于连续问题的蚁群优化系统(MG-CACO).经典函数的测试表明,MG-CACO的全局寻优效率高,稳健性良好,尤其对高维问题的适应性强.将MG-CACO用于二甲苯异构化装置的操作条件优化,效果令人满意,其全局寻优性能和稳定性均优于其他方法.
关键词
蚁群优化系统
海量募集
成群
募集
厌食现象
二甲苯异构化
Keywords
continuous ant colony system
group recruitment
mass recruitment
the phenomenon of anorexia
isomerization of xylene
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用
被引量：
15
2
作者
贺益君
陈德钊
机构
浙江大学化学工程与生物工程学系
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1241-1245,共5页
基金
国家自然科学基金（20276063）资助项目.
文摘
从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个多目标典型函数的优化测试，验证了MO-CACO具有较强的多目标全局寻优能力，且稳健性良好，所求得的最优解集的多目标值能均匀地逼近Pareto最优前沿的各部分。将MO-CACO用于二甲苯异构化装置的操作优化，取得了满意的结果，MO-CACO可为化工过程多目标决策提供支持。
关键词
多目标优化
PARETO最优前沿
蚁群算法
成群
募集
海量募集
二甲苯异构化
Keywords
multi-objective optimization, Pareto-optimal front, ant colony optimization, group recruitment, mass recruitment, isomerization of xylene
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
连续约束蚁群优化算法的构建及其在丁烯烷化过程中的应用
被引量：
12
3
作者
贺益君
陈德钊
机构
浙江大学化学工程与生物工程学系
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第9期1708-1713,共6页
基金
国家自然科学基金项目(20276063)~~
文摘
经典蚁群系统只适用于离散问题,缺少处理约束的专门机制.基于蚁群觅食的生物学行为,以搜索最优食物源为目标,将约束纳入食物源优劣评价的启发式规则,采用成群募集和海量募集两种方式,并辅以局部搜索,以此引导蚁群寻找可行域中的最优解,构建为适用于连续约束优化问题的蚁群系统(constrainedantcolonysystem,CACS).测试实例表明,CACS具有良好的适用性及全局优化性能,将它应用于丁烯烷化过程的约束优化,取得了令人满意的结果.
关键词
约束优化
蚁群系统
成群
募集
海量募集
启发式规则
丁烯烷化过程
Keywords
constrained optimization： ant colony system
group recruitment
mass recruitment
heuristic rule
butene alkylation process
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于募集机制的连续蚁群系统及其应用
贺益君
俞欢军
陈德钊
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用
贺益君
陈德钊
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
连续约束蚁群优化算法的构建及其在丁烯烷化过程中的应用
贺益君
陈德钊
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
12
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职称材料
已选择
0
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