【摘 要】
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为了求解间歇反应动态优化问题,提出了一种自适应差分进化算法（Self-Adaptive Differential Evolution,SADE）。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
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为了求解间歇反应动态优化问题,提出了一种自适应差分进化算法（Self-Adaptive Differential Evolution,SADE）。在SADE算法中,每个个体都拥有自己的控制参数。该算法在对原优化问题进行差分进化搜优的同时,以权重大小来评价各个控制参数的优劣,并以加权控制参数作为控制参数的进化方向,实现其自适应调整。结果表明SADE算法收敛速度快、求解精度高。将SADE算法应用于两个典型的间歇反应动态优化问题中,取得了较好的优化效果;同时,分析了时间离散度对优化结果的影响。
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