基于邻域-克隆选择学习算法的分馏装置负荷优化

在免疫克隆选择和人工免疫网络算法基础上,采用了Agent的思想,提出了一种邻域-克隆选择学习全局优化算法(N-Clonalg)。不同于其他人工免疫算法,N-Clonalg定义了网格化的邻域操作环境,其主要搜索算子有N-克隆选择、N-竞争和自学习算子,能有机结合全局与局部搜索,多峰测试函数表明能较好地克服克隆选择算法(Clonalg)的早熟及人工免疫网络算法(Opt-aiNet)收敛速度慢问题。分馏装置负荷优化实例应用表明,算法具有较好的最优解搜索性能,能较好地实现化工中的寻优问题。