微粒群进化估值策略在多目标优化中的应用

作为群智能算法,微粒群算法由于在获得最优解集之前需要大量的适应值评价,从而阻碍了其在复杂的多目标优化优化问题中的应用。为了解决该问题,本文将进化估值策略引入到多目标微粒群算法中,用适应值估计代替适应值实际评价,以减少适应值实际计算次数,从而节省计算花费。实验结果表明引入进化估值策略的多目标微粒群算法可以大大减少适应值的评价次数,而相似度的评价控制机制可提高估值的准确性,从而在减少评价次数的同时提高算法的优化性能。

基于优化PSO算法的SCR 脱硝控制器研究

针对SCR脱硝控制系统中的PID参数整定困难,提出一种优化粒子群算法的PID控制器参数整定方法。该算法利用已知粒子信息得到适应度函数值的估值,在估值策略中,引入粒子间的相似度和粒子的可信度评价方法,增加适应度函数值估计次数和准确性,减少适应度函数值计算次数,提高算法性能。将优化的粒子群算法用于优化SCR脱硝系统中PID控制器参数,与传统整定PID控制器参数方法相比,基于适应值估值策略的粒子群算法整定PID控制器参数收敛速度快,系统内回路响应上升速度快、时间短,外回路静态误差小、无超调等优点,较好地满足SCR脱硝系统的动态特性。

成长型企业价值评估方法比较分析

任何一个成长型企业价值的评估不仅是科学,更是艺术,除方式方法外,投资银行对市场的判断、敏感度和经验也十分重要;企业采取何种评估方式能够科学准确评估自身的整体价值是最为关键的问题;根据现代评估理论并结合工作实践提出了有效的估值策略、估值方法和估值结论。