区间优化算法的研究及应用

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1、万方数据AThesisinControlTheoryandControlEngineeringResearchandApplicationofIntervalOptimizationAlgorithmByFangShaochunSupervisor：ProfessorGuanShoupingNortheasternUniversityJune2012万方数据独创性声明本文声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本文为获得

2、其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=亡巴思。学位论文作者签名：易岁他日期：Ⅺ／2。莎．)p学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本文同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年√一年口一年半口两年口学位论文作者签名：鸟少她签字日期：加／2．／．沙

3、导师签名：签字日期：／万方数据东北大学硕士学位论文摘要区间优化算法的研究及应用摘要区间优化算法是一种以区间变量代替点变量的确定性全局优化方法。利用区间优化算法对工业过程进行优化控制，不仅可以在一定精度范围内避免过程噪声、干扰对系统的影响，同时还为系统运行提供多种可行方案。但传统区间优化算法仍存在很多缺陷，当搜索空间较大时，对于高维多峰值优化问题往往不能解决，这限制了算法的应用范围。为了克服传统区间优化算法的不足，本文设计了一种区间．粒子群优化算法。粒子群优化算法的随机搜索能力与信息共享机制可以大大提高传统区间优化算法的

4、执行效率。将粒子群优化算法作为区间加速工具有助于区间优化算法解决高维多峰值优化问题。论文主要包括如下几个方面：对传统区间优化算法的基本概念、基本思想进行了详细的介绍与总结，举例说明传统区间优化算法的基本过程。依照区间优化算法的基本思想和步骤，对传统区间优化算法进行改进，提出一种区间．粒子群优化算法，并对10个函数进行测试，证明其可靠性。将区间．粒子群区间优化算法运用到谷氨酸发酵过程中，对其进行优化控制。利用人工神经网络建立区间模型，对模型进行优化，求得产酸率在每个阶段的最优区间，同样得到各操作变量的优化区间。论文结尾对

5、研究工作进行了总结，并提出区间优化算法自身及运用在控制理论中的改进方向。关键词：区间优化算法；粒子群算法；人工神经网络；谷氨酸发酵万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchandApplicationofIntervalOptimizationAlgorithmAbstractIntervaloptimizationalgorithmusingintervalvariablesinsteadofpointvariablesisadeterministicglobalmethod．Usinginterv

6、aloptimizationalgorithmtooptimizeandcontrolindustrialprocessCanpreventnoiseanddisturbancefrominfluencingsystemandprovideavarietyoffeasibleschemeforsystem．However,traditionalintervaloptimizationalgorithmhasmanyshortcomingswhichlimitapplicationscopeofthealgorithm．

7、Ifsearchspaceisquitelarge，itishardtosolvethehigh-dimensionalmultimodaloptimizationproblems．Toovercometheshortcomingsoftraditionalintervaloptimizationalgorithm，aninterval-particleswarmoptimizationalgorithmWasproposed．Traditionalintervaloptimizationalgorithmeffici

8、encyisgreatlyimprovedbyrandomsearchcapabilityandinformationsharingmechanismofParticleSwarmOptimization．High-dimensionalmultimodaloptimizationproblemCanbesolvedbyusing