用于提取过程多目标优化的群智能
神经与进化计算
2016-11-21 v1 人工智能
摘要
多目标（MO）优化是一个新兴领域，日益在全球众多行业中得到应用。在本工作中，解决了从栀子果实中提取生物活性化合物的提取过程的 MO 优化问题。三种基于群的算法与法向边界相交（NBI）方法结合被用于求解该 MO 问题。本工作实现了引力搜索算法（GSA）和粒子群优化（PSO）技术。此外，还开发了一种新颖的 Hopfield 增强粒子群优化算法并将其应用于该提取问题。通过测量支配水平，评估并比较了所有算法生成的近似 Pareto 前沿的最优性。此外，通过测量前沿的收敛水平，揭示了关于目标空间结构与其前沿支配水平关系的一些认识。对本研究中采用和开发的所有算法进行了详细的比较研究。
引用
@article{arxiv.1611.06086,
title = {Swarm Intelligence for Multiobjective Optimization of Extraction Process},
author = {T. Ganesan and I. Elamvazuthi and P. Vasant},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.06086},
year = {2016}
}