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时间:2019-02-06
《带变异算子pso算法在酶发酵控制中的优化研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要课题的依托背景是“十五”后期国家高技术研究发展计划(863)基金资助项目⋯功能基因亚功能片段的制各和质量控制技术平台。为了保证整个系统的高质高产,必须优化发酵过程,提高发酵的产量和质量,所以课题重点放在带变异算子Ps0算法在酶发酵的补料速率只、pⅣ值和Dp控制中的优化研究上。粒子群优化算法(PanicleswarmOptimization,PsO)算法与其它算法相比,具有更快的收敛速度,操作更为简单。本文针对标准Ps0算法处理高维、复杂问题时,易于陷入早熟收敛的缺陷进行改进,提出带变异算子的粒子群优
2、化算法VPSO(Ⅷiation.OperatorPS0),经过多个测试函数的测试证明,VPSO算法具有较快的全局收敛速度和强大的全局搜索能力,能有效的避免早熟收敛问题,寻优效果明显好于标准Ps0算法和遗传算法。酶优化控制方案的设计是基于BP神经网络的预测控制和VPSO算法的参数寻优,鉴于标准BP算法收敛太慢的缺点,运用PsO算法来优化网络权值,通过仿真实验表明,此算法无论是收敛速度,还是避免早熟收敛,均取得不错的效果。为了验证此优化控制方案的可行性与有效性,将其实际应用于对L天冬酰胺酶II发酵的过程控制
3、,实践结果表明,优化控制方案的设计比较成功,与优化控制前的那些高产发酵结果相比,平均缩短发酵时间5%,提高产量5.6%。关键词:功能基因亚功能片段粒子群优化算法神经网络预测控制优化Ab毗ractAbstractTheprojectisbasedonaChinese”863”projectn咖ed“Thepreparationofthesub一如nction‘segmentoffunctiongeneaJldthetechnologyplatfomlofqualitycontml”.Toensuretha
4、tthesystemgethighyield,thefernlentationprocessmustbeoptimized;fementationyjeIdandqualitymustbe.heightened.sothestrongemphasisofthisprojectislaidontheresearchofapplyingimprovedparticleswannoptimizationtotheoptimalcontrolofmaterialmakeupVelocity瓦,pHandDDof
5、enzymefermentationprocesscontr01.Comparingpanicleswannoptimizationwithotheroptimizationalgorithms,itsconvergencevelocityisfasterandoperationissimpIer.AccordingtotheproblemthatPS0algorit}1r11iseasytoplungeintothelocalminimum’sbasinwhenitdealswithmultidime
6、nsionalandcomplicatedproblems,aVariation—operatorPs0algorithm(VPSO)isdesigned.Thetestresultsoffourmultidimensionaltestmnctions,haVepmVedthatVPS0algorithmcanimproveme910balconvergenceVeIocityaJld910balsearchability,greatlye11}1ancetherateofglobalconvergen
7、ceandovercomettleshortcomingofbaSicPS0algoritllIll.ThedesignofoptimizationprojectisbasedonpredictivecontrolofBPneuralnetworkandpar锄eteroptimizationofVPS0algoritllIll.AccordingtotheshortcomingthatconvergencevelocityofbasicBPalgorithmistooslow,PSOalgorithm
8、isappliedtooptimizeweightsofBPneuralnetwork.ThesimulationresultspmVethatnotonlyconve唱encevelocitybutalsoglobalsearchabi“tyofthealgorithmhavegoodeH色ct.Inordertovalidatethef音asibilityandvaIidityof、thisoptimizationproject,iti
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