基于知识改进的文化算法及其在化工动态优化中的应用

摘要

针对化工以及生化过程的动态优化问题,提出了一种基于改进知识引导的文化算法.该算法首先对控制搜索域与时间域分别进行了等分和离散化,利用"软约束"思想编码控制序列,采用"种群产生"-"控制域进化"-"种群寻优"迭代过程实现对控制序列的逐步寻优;其次在种群空间采用遗传算法,在信度空间采用差分算法,并将进化过程中的已有种群信息设计为3种知识,通过分析知识、提取知识、管理知识来指导进化过程.由于引入了文化进化理念和机制,大大提高了动态优化问题的搜索效率.通过3种典型化工动态优化问题的仿真实例,表明该算法具有较好的寻优效率以及更好的优化结果,验证了该算法在解决具有非线性动态约束问题的有效性.