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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2计算智能概述1

1.3群智能概述5

1.3.1蚁群算法简介6

1.3.2人工鱼群算法简介10

1.3.3混合蛙跳算法简介13

1.3.4粒子群算法简介14

参考文献19

第2章 基本粒子群算法28

2.1引言28

2.2基本粒子群算法的原理29

2.3基本粒子群算法的模型分析30

2.4基本粒子群算法的参数分析32

2.5基本粒子群算法的种群拓扑结构34

2.6基本粒子群算法的改进研究36

参考文献39

第3章 测试函数特征与算法搜索模式43

3.1引言43

3.2测试函数特征与优化性能43

3.2.1测试函数的控制域43

3.2.2单极值问题优化性能分析45

3.2.3多极值问题优化性能分析46

3.2.4欺骗性问题优化性能分析47

3.2.5高维问题优化性能分析48

3.2.6实验仿真49

3.3粒子群算法的搜索模式55

3.3.1收敛模式56

3.3.2深度搜索模式58

参考文献65

第4章 改进粒子群算法66

4.1社会粒子群算法66

4.1.1社会粒子群算法基本思想66

4.1.2社会粒子群算法实现步骤68

4.1.3社会粒子群算法从众阈值的选取69

4.1.4静态函数仿真测试71

4.1.5动态函数仿真测试72

4.2自适应粒子群算法74

4.2.1自适应粒子群算法思想75

4.2.2自适应粒子群算法实现步骤76

4.2.3自适应粒子群算法实验测试76

4.3基于扰动变异的粒子群算法83

4.3.1基于高斯白噪声扰动变异的粒子群算法83

4.3.2动态双变异粒子群算法89

4.4混合粒子群算法98

4.4.1混沌粒子群算法98

4.4.2协同量子粒子群算法105

4.4.3基于量子理论的粒子群算法121

4.5相位角粒子群算法126

4.5.1相位角粒子群算法的结构126

4.5.2相位角粒子群算法实现步骤127

4.5.3 函数仿真测试127

4.6基于载波的粒子群算法130

4.6.1基于载波的全局搜索130

4.6.2基于载波扩展的局部精确搜索131

4.6.3基于载波的粒子群算法实现步骤133

4.6.4函数仿真测试134

参考文献138

第5章 粒子群算法在汽油调合优化中的应用142

5.1汽油调合建模方法143

5.1.1辛烷值调合效应模型143

5.1.2雷德蒸汽压模型144

5.2汽油调合优化方法145

5.2.1离线调合优化技术145

5.2.2在线调合优化技术146

5.3汽油调合优化方法仿真研究与现场应用150

5.3.1离线优化技术的仿真学习150

5.3.2离线优化技术的现场应用155

5.3.3在线优化技术的仿真学习160

参考文献163

第6章 粒子群算法在乙烯装置优化运行中的应用164

6.1乙烯裂解炉裂解深度优化164

6.1.1乙烯裂解炉裂解深度优化目标165

6.1.2乙烯裂解炉裂解深度优化控制方案165

6.2乙烯装置蒸汽管网用能优化176

6.2.1乙烯装置蒸汽管网用能优化模型178

6.2.2基于协同量子粒子算法的蒸汽管网用能优化180

参考文献181

第7章 粒子群算法在精对苯二甲酸装置优化运行中的应用183

7.1 PX氧化反应过程操作优化184

7.1.1 PX氧化反应动力学模型184

7.1.2神经网络宏观速率常数模型185

7.1.3 PX氧化反应宏观动力学模型186

7.1.4乙酸和PX的燃烧损失模型187

7.1.5 PX氧化反应过程的建模189

7.1.6基于θ-PSO算法的PX氧化反应过程操作优化189

7.2 PX氧化反应尾气冷凝系统用能优化193

7.2.1 PX氧化反应尾气三级冷凝系统流程模拟193

7.2.2 PX氧化反应尾气四级冷凝系统流程模拟195

7.2.3基于混沌粒子群算法的PX氧化反应尾气冷凝系统用能优化196

7.3粗对苯二甲酸加氢精制反应过程操作优化199

7.3.1加氢精制反应宏观动力学模型200

7.3.2加氢精制反应器模型201

7.3.3加氢精制反应过程的建模202

7.3.4基于θ-PSO算法的加氢精制反应过程的操作优化202

7.4加氢精制过程结晶器-换热器综合网络用能优化207

7.4.1结晶器-换热器综合网络模型209

7.4.2基于改进粒子群算法的结晶器-换热器综合网络用能优化209

参考文献211

第8章 粒子群算法在建模和控制中的应用213

8.1软测量建模213

8.1.1软测量技术原理213

8.1.2粒子群算法在软测量建模中的应用215

8.1.3基于动态双变异粒子群的丙烯精馏塔软测量建模216

8.1.4基于自适应粒子群的对羧基苯甲醛软测量建模221

8.2超声马达的辨识与控制223

8.2.1基于异化粒子群算法的Elman网络学习算法224

8.2.2基于DPSO学习算法的Elman网络对超声马达的辨识226

8.2.3基于DPSO学习算法的Elman网络对超声马达的速度控制230

参考文献232

第9章 粒子群算法在车间调度作业中的应用234

9.1车间作业调度234

9.1.1 Job Shop调度问题描述234

9.1.2 JSSP性能指标的正规性、等价性和活动调度236

9.2基于粒子群优化的车间作业调度问题求解237

9.2.1粒子群系统中JSSP问题的表述237

9.2.2初始粒子群生成238

9.2.3目标函数和适应度函数238

9.2.4冗余性与二级编码239

9.2.5粒子群系统的更新方式240

9.2.6基于粒子群优化求解JSSP问题的流程241

9.2.7数值模拟实验及结果242

9.3基于粒子群优化与人工免疫系统的混合智能算法求解车间作业调度问题244

9.3.1基于人工免疫系统的车间作业调度问题求解245

9.3.2基于PSO和AIS的混合智能算法248

9.3.3数值模拟实验及结果248

参考文献257

第10章 粒子群算法在数据挖掘中的应用259

10.1数据挖掘概述259

10.1.1数据挖掘的产生及发展259

10.1.2数据挖掘的定义与功能259

10.1.3粒子群优化算法在数据挖掘中的应用264

10.2免疫混合粒子群增量分类算法266

10.2.1免疫记忆266

10.2.2人工免疫分类方法267

10.2.3基于免疫记忆的粒子群增量算法270

10.2.4仿真分析271

参考文献275

附录A常用的测试函数279