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多智能体差分进化算法及其在发酵过程优化中的应用

作　者: 高广宇
导　师: 何大阔
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 多智能体差分进化算法发酵过程补料过程优化
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 62次
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内容摘要

智能体能够模拟人类的行为,具有社会性、智能性、适应性,以其较强的问题求解能力,在多机器人系统、智能交通控制等多个领域得到广泛应用。差分进化算法是一种随机的启发式搜索算法,算法简单易用,以其稳健性和强大的全局寻优能力已被成功应用于多个方面。研究将两者相结合的混合优化算法及其应用问题,具有重要的理论与实际意义。本文针对多智能体和差分进化算法进行了深入研究,提出多智能体差分进化算法,并将其应用于发酵过程优化问题中,主要的研究工作如下：首先,对智能体与多智能体的基本概念、基本思想进行了详细的介绍与总结,并在介绍差分进化算法基本理论的基础上,基于多智能体与差分进化算法的各自优势,充分地将多智能体的感知环境和反作用于环境的能力与差分进化的速度和全局寻优能力进行了有机结合,引入正交交叉算子和局部寻优算子,提出一种多智能体差分进化算法。通过对9个30-1000维的高维无约束测试函数以及9个有约束测试函数的仿真研究,验证该算法的有效性。然后,将多智能体差分进化算法应用于生长关联型的酒精补料发酵过程优化问题中,仿真结果显示该方法有效的解决了该优化问题,验证了该优化算法在发酵过程优化问题中的可行性。在此基础上,对于非生长关联型的青霉素发酵过程温度与补料优化问题进行了研究,并针对过程级与回路控制级的协调问题,提出基于全模拟的过程级与回路级协调的青霉素发酵过程温度与补料优化方法,仿真结果验证了方法的有效性。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 引言  9-10
  1.2 智能体思想的概述及研究意义  10-11
    1.2.1 Agent的概念提出与特性  10
    1.2.2 多智能体系统  10-11
    1.2.3 Agent研究的意义与多Agent系统在优化领域的现状  11
  1.3 补料发酵过程  11-14
  1.4 本文主要研究内容  14-17
第2章多智能体与差分进化方法的基本理论  17-27
  2.1 引言  17-21
    2.1.1 多智能体人工智能  17-18
    2.1.2 智能体定义  18-19
    2.1.3 智能体属性  19-21
  2.2 智能体的结构  21-22
  2.3 多智能体系统优越性  22
  2.4 标准差分进化算法  22-23
  2.5 差分进化算法原理  23-25
    2.5.1 变异操作  23-24
    2.5.2 交叉操作  24
    2.5.3 选择操作  24-25
  2.6 差分进化算法研究  25-26
    2.6.1 DE算法扩展模式  25
    2.6.2 DE算法参数设置问题  25-26
  2.7 本章小结  26-27
第3章多智能体差分进化算法  27-61
  3.1 引言  27
  3.2 用于函数优化的智能体  27-29
  3.3 多智能体差分进化算子设计  29-41
    3.3.1 邻域竞争算子  30-31
    3.3.2 正交交叉算子  31-38
    3.3.3 差分算子  38-39
    3.3.4 局部寻优算子  39-41
  3.4 多智能体差分进化算法  41-43
  3.5 无约束高维测试函数及仿真结果  43-52
    3.5.1 无约束高维测试函数  43-44
    3.5.2 MADE对无约束测试函数的仿真结果及各种算法的比较  44-52
  3.6 有约束测试函数及仿真结果  52-57
  3.7 高维正交表的近似构造及其对高维的函数优化仿真  57-58
    3.7.1 高维正交表的近似构造  57
    3.7.2 高维正交表对高维函数的优化仿真  57-58
  3.8 本章小结  58-61
第4章发酵过程优化控制  61-75
  4.1 引言  61
  4.2 基于多智能体差分进化算法的酒精补料曲线优化  61-64
    4.2.1 酒精补料的微分方程的处理  62-63
    4.2.2 酒精补料的优化结果  63-64
  4.3 青霉素发酵过程优化  64-74
    4.3.1 青霉素发酵过程动态模型  65-69
    4.3.2 青霉素补料的微分方程的处理  69-71
    4.3.3 青霉素发酵过程级及与回路级协调的过程优化  71-72
    4.3.4 温度控制模型及青霉素温度和补料的优化  72-74
  4.4 本章小结  74-75
第5章总结与展望  75-77
参考文献  77-81
致谢  81-83
附录  83-85

多智能体差分进化算法及其在发酵过程优化中的应用

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