多目標(biāo)膜優(yōu)化算法及其在乙烯裂解過程的應(yīng)用研究
【文章頁數(shù)】:155 頁
【學(xué)位級別】:博士
【部分圖文】:
圖1*4常用智能優(yōu)化算法的發(fā)展進(jìn)程??Fig.?1-4?The?development?process?of?common?inte?
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圖1-7膜優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)示例圖??Fig.?1-7?The?structure?of?a?membrane?algorithm??
?第一章緒論???送到表層膜的最優(yōu)及較優(yōu)對象也反向傳輸回內(nèi)層膜中,參與下一代的進(jìn)化計(jì)算,??實(shí)現(xiàn)雙向交流,以保證進(jìn)化向?qū)?yōu)方向發(fā)展。當(dāng)系統(tǒng)終止時(shí),環(huán)境中的對象即??認(rèn)為是全系統(tǒng)的輸出,即找到的最優(yōu)解。??表層膜存檔每一次迭代過程中進(jìn)化和交流后到達(dá)表層膜的所有非支配解,??作為全局....
圖2-1經(jīng)典遺傳算法的發(fā)展歷程??Fig.?2-1?Development?process?of?classical?Gas??
將多個(gè)目標(biāo)轉(zhuǎn)??化為單個(gè)目標(biāo),避免丟失了目標(biāo)信息,通用性較強(qiáng),但相應(yīng)的,在隨機(jī)搜索過??程中也偶爾會陷入局部最優(yōu)以至于無法找到全局最優(yōu)解的困境,或是結(jié)果無法??收斂,因此,才有一代代不同大分類下各種智能優(yōu)化算法的不斷發(fā)展,每一次??研宄和探索都為智能優(yōu)化算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題提供....
圖2-2多層膜結(jié)構(gòu)示例??Fig.?2-2?An?example?of?a?multi-layer?membrane?structure??如圖2-2所示,一個(gè)示例膜結(jié)構(gòu)由一個(gè)表層膜,八個(gè)基本膜,五個(gè)中間膜??
?第二章基于競爭交流的膜算法???表層膜?y對象??r?z?\?,??基本膜?^?f7=^^?5^?3?f??\?、^?M?—V????U??\?^^?規(guī)則??娜、TOO?一\??bd?>??(r?^?/?環(huán)境??'區(qū)域z??圖2-2多層膜結(jié)構(gòu)示例??Fig.?2-2?An?ex....
本文編號:4042493
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