<一种新的多种群竞争粒子群优化算法及高密度聚乙烯装置操作优化

利用模糊C均值聚类对种群自适应划分，提出一种基于模糊C均值聚类的多群竞争粒子群优化算法。根据种群规模选择不同的寻优策略，规模大者采用标准粒子群算法寻优，规模小者在最优解邻域随机搜索，增大跳出局部最优概率。在每个聚类内部，个体相互通信，通过竞争学习分别找到各聚类种群的适应值，按照不同聚类的适应值排序，再把适应值小者向其邻近的适应值大者融合，通过种群间的竞争保证种群向最优解搜索。该算法避免陷入局部最优，提高了算法的全局搜索能力，通过标准函数验证了算法的有效性。最后，把提出的优化算法应用到高密度聚乙烯装置（HDPE）乙烯单体总消耗的优化操作，实际应用效果良好。