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基于自适应进化多目标约束的青霉素发酵过程优化.pdf
学兔兔
第34卷 第l2期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1.34 No.12
2013年12月 Chinese Journal of ScientificInstrument Dec.2013
基于自适应进化多目标约束的青霉素发酵过程优化:l=
王建林,吴佳欢,张超然,于 涛,赵利强
(北京化T大学信息科学与技术学院 北京 100029)
摘 要:发酵过程多目标优化控制是提高发酵过程生产水平和经济效益的有效途径。提 了一种自适应进化多目标约束粒子
群优化算法,并应用于青霉素分批补料发酵过程多目标优化。该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度,修正了多目标
粒子群优化算法的进化学习公式,提高了算法在约束边界区域的有哪些信誉好的足球投注网站能力;引入基于拥挤距离的Pareto最优解分布性动态维护
策略,改进了Pareto前沿的分布性。实验结果表明,该算法能获得具有较好分布性的Pareto前沿,给m的底物补料策略能够使
青霉素发酵过程在消耗更少底物的同时获得更多的产物产量,实现了发酵过程的多目标优化。
关键词:多目标粒子群优化;自适应进化;拥挤距离;发酵过程
中图分类号:TP273 文献标识码:A 国家标准学科分类代码:120.30
Optimization of penicillin fermentationprocess based on
self-adaptive evolutionary constrained mul
ti—objective approach
Wang Jianlin,Wu Jiahuan,Zhang Chaoran,Yu Tao,Zhao Liqiang
(College ofInformation Science and Technology,Beifing University ofChemical Technology,Beijing 100029,China)
Abstract:The multi—objective optimization and control for fermentation process is an effective way to improve the pro—
duction level and economic benefit of fermentation process.A constrained multi-objective particle swarm optimization
algorithm based on self-adaptive evolutionary is presented and applied in the multi··objective optimization of fed--batch
penicillin fermentation process.The evolutionary learning formulas of the multi-objective particle swarm optimization
algorithm are modified according to the constraint violation level of the particles that violate the constraints,and the
algorithm search ability in the constraint boundary region is enhanced.Furthermore,a dynamic distribution mainte—
nance strategy for the Pareto optimal solution based on t
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