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遗传算法在复杂反应动力学模型参数估算中的应用 被引量:14

Application of Genetic Algorithm in Estimating Kinetic Model Parameters for Complex Chemical Reactions
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摘要 用改进的遗传算法求解复杂反应动力学模型参数。算法中通过采用亲子竞争和遗忘变异策略,有效地提高了遗传算法的搜索性能,并避免了序贯优化方法有可能陷于局部极值的问题。该算法在苯热裂解脱氢反应体系的应用中取得了令人满意的计算结果。此外;对控制参数(变异遗忘率)及遗传策略(选择策略,交叉策略)对算法性能的影响进行了探讨。 The application of a modified genetic algorithm in estimating kinetic model parameters forcomplex chemical reaction was described. This method effectively avoids the local extremum problem insequential algorithms. By using parent-child competition strategy and oblivion mutation strategy, thesearch capability of genetic algorithm is enhanced. Estimation of kinetic model parameters for pyrolysisand dehydrogenation of benzene was carried out. The results were satisfactory for their convergence andprecision. Additionally, the effects of control parameters (oblivion rate), selection strategies andcrossover strategies on this method were studied.
机构地区 浙江大学化工系
出处 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期346-351,共6页 Journal of Chemical Engineering of Chinese Universities
关键词 遗传算法 动力学 参数估算 复杂反应 反应动力学 genetic algorithm kinetics parameters estimation mutation strategy competition strategy
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