基于Alopex的进化算法及其在乙炔加氢反应器建模中的应用

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分析进化优化算法的共性,参考Alopex优化思想提出一种新的进化优化算法。给出该算法的具体步骤,将该算法与标准粒子群算法、遗传算法和差分算法在性能上做了仿真对比,并将其应用于乙炔加氢反应器出口乙炔浓度软测量的建模中。这种新的优化算法具有全局收敛能力,并具有较快的收敛速度。对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:新算法具有较强的全局搜索能力,特别是对易于陷入局部最优的多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。
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