大数据-算法-粒子群优化算法及其在发酵过程控制中的应.pdf

【大数据-算法-粒子群优化算法及其在发酵过程控制中的应用】 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的集体行为。该算法通过模拟粒子在多维空间中的移动和学习过程，寻找最优解。在标准PSO中，每个粒子代表一个可能的解决方案，其运动轨迹受到自身最好位置（个人极值）和群体最好位置（全局极值）的影响。 在本篇论文中，作者马江宁对PSO进行了两方面的改进。首先，提出了引入粒子最差位置的粒子群优化算法（W-PSO）。这种改进策略考虑了粒子的最差历史位置，以避免过早收敛到局部最优，从而提高全局搜索能力。其次，基于粒子内能的概念，作者设计了群能量恒定的粒子群优化算法（SEC-PSO），通过自适应分群策略，保持群体多样性，进一步提升算法性能。 此外，论文建立了粒子微观动态模型，为参数选择提供了理论依据和计算公式。这些改进的PSO算法被应用于发酵过程的控制器参数整定、系统建模以及过程优化。实验结果证明，改进后的算法在处理复杂优化问题时，不仅能有效克服标准PSO的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，还能在反馈控制器参数优化、发酵过程模型参数估计和流加轨线控制等方面，显著减少迭代次数，提高优化速度和控制效果。 发酵过程控制是生物工程和现代生物技术领域的重要研究方向，由于其高度非线性和时变性，传统的控制方法难以实现高效优化。粒子群优化算法的引入，为解决这一难题提供了新的思路。通过在实际应用中验证算法的有效性，论文为微生物发酵过程的智能化控制提供了理论支持和实践指导。 关键词：群智能优化算法，粒子群优化算法，发酵过程，过程控制，微生物发酵工程，全局优化，控制器参数整定，系统建模，优化能力，控制效果。