多智能體差分進(jìn)化算法及其在發(fā)酵過程優(yōu)化中的應(yīng)用.pdf

1、智能體能夠模擬人類的行為，具有社會性、智能性、適應(yīng)性，以其較強(qiáng)的問題求解能力，在多機(jī)器人系統(tǒng)、智能交通控制等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。差分進(jìn)化算法是一種隨機(jī)的啟發(fā)式搜索算法，算法簡單易用，以其穩(wěn)健性和強(qiáng)大的全局尋優(yōu)能力已被成功應(yīng)用于多個方面。研究將兩者相結(jié)合的混合優(yōu)化算法及其應(yīng)用問題，具有重要的理論與實(shí)際意義。
　　 本文針對多智能體和差分進(jìn)化算法進(jìn)行了深入研究，提出多智能體差分進(jìn)化算法，并將其應(yīng)用于發(fā)酵過程優(yōu)化問題中，主要的研究工

2、作如下：
　　 首先，對智能體與多智能體的基本概念、基本思想進(jìn)行了詳細(xì)的介紹與總結(jié)，并在介紹差分進(jìn)化算法基本理論的基礎(chǔ)上，基于多智能體與差分進(jìn)化算法的各自優(yōu)勢，充分地將多智能體的感知環(huán)境和反作用于環(huán)境的能力與差分進(jìn)化的速度和全局尋優(yōu)能力進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合，引入正交交叉算子和局部尋優(yōu)算子，提出一種多智能體差分進(jìn)化算法。通過對9個30-1000維的高維無約束測試函數(shù)以及9個有約束測試函數(shù)的仿真研究，驗(yàn)證該算法的有效性。
　　 然