基于改进区间算法的发酵过程优化控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 优化算法分类 | 第12-14页 |
| 1.2.1 最优化算法分类 | 第12-13页 |
| 1.2.2 全局优化算法分类 | 第13-14页 |
| 1.3 区间优化算法的提出 | 第14-16页 |
| 1.3.1 区间分析的形成 | 第14-15页 |
| 1.3.2 区间优化算法的形成 | 第15页 |
| 1.3.3 区间优化算法的研究概况 | 第15-16页 |
| 1.4 区间优化算法的基本概念 | 第16-18页 |
| 1.4.1 区间表示 | 第16-17页 |
| 1.4.2 区间运算及其性质 | 第17页 |
| 1.4.3 区间函数与区间扩张 | 第17-18页 |
| 1.5 区间优化算法的基本结构 | 第18-20页 |
| 1.5.1 分支定界 | 第18-19页 |
| 1.5.2 区间优化算法基本结构 | 第19-20页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第20-23页 |
| 第2章 改进的区间优化算法 | 第23-39页 |
| 2.1 粒子群优化算法 | 第23-25页 |
| 2.2 区间-粒子群优化算法 | 第25-26页 |
| 2.3 区间粒子群算法存在的问题 | 第26-29页 |
| 2.3.1 区间优化控制存在的问题 | 第26-28页 |
| 2.3.2 粒子群算法特点 | 第28页 |
| 2.3.3 区间粒子群算法的不足 | 第28-29页 |
| 2.4 区间粒子群算法的改进 | 第29-31页 |
| 2.4.1 加速系数的改进 | 第29页 |
| 2.4.2 公式的改进 | 第29-30页 |
| 2.4.3 多样性的改进 | 第30-31页 |
| 2.5 改进算法的流程 | 第31-32页 |
| 2.6 仿真测试 | 第32-37页 |
| 2.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 单目标区间优化控制 | 第39-57页 |
| 3.1 谷氨酸发酵过程介绍 | 第39-43页 |
| 3.1.1 谷氨酸发酵发展过程 | 第39-40页 |
| 3.1.2 谷氨酸的合成 | 第40-41页 |
| 3.1.3 发酵模型及其控制特点 | 第41-43页 |
| 3.2 神经网络建模 | 第43-49页 |
| 3.2.1 神经网络特性 | 第43-44页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第44-46页 |
| 3.2.3 谷氨酸发酵过程模型 | 第46-49页 |
| 3.3 优化仿真 | 第49-55页 |
| 3.3.1 单变量优化 | 第49-53页 |
| 3.3.2 多变量优化 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 多目标区间优化控制 | 第57-77页 |
| 4.1 多目标优化问题解法 | 第57-65页 |
| 4.1.1 多目标优化的基本概念 | 第57-59页 |
| 4.1.2 多目标优化的常规数学解法 | 第59-63页 |
| 4.1.3 基于智能优化的多目标算法 | 第63-65页 |
| 4.2 多目标区间优化算法 | 第65-67页 |
| 4.3 优化仿真 | 第67-75页 |
| 4.3.1 第一阶段模型的建立与单目标优化 | 第68-70页 |
| 4.3.2 第二阶段模型的建立与多目标优化 | 第70-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
