【摘 要】
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针对常用的最优化方法解决水污染控制系统规划问题运算过程较复杂,容易陷入局部极值,且优化解精度不高的情况,尝试利用混沌方法和粒子群算法相结合的混沌粒子群算法(chaos pa
【机 构】
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湖南大学环境科学与工程学院; 湖南大学环境生物与控制教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项资助项目(2005CB724203);国家教育部长江学者和创新团队发展计划项目(IRT0719)
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针对常用的最优化方法解决水污染控制系统规划问题运算过程较复杂,容易陷入局部极值,且优化解精度不高的情况,尝试利用混沌方法和粒子群算法相结合的混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)求解此类问题。CPSO算法具有原理简单,且能快速获得最优解的特点。在实例应用中与遗传算法和MATLAB优化函数的优化结果做了比较,CPSO算法的性能以及得到的解明显优于后两种方法,验证了该方法的可行性和有效性。
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